Vous pouvez utiliser () et () pour compter le nombre de valeurs manquantes dans les colonnes spécifiées. import pandas as pd
import numpy as np
df = Frame({ 'id': [1, 2, 3], 'c1':[0, 0, ], 'c2': [, 1, 1]})
df = df[['id', 'c1', 'c2']]
df['num_nulls'] = df[['c1', 'c2']]()(axis=1)
() 8. Manipulation des données avec pandas dataframe. Sélectionner des lignes avec des IDs spécifiques En SQL, nous pouvons le faire en utilisant SELECT * FROM … WHERE ID in ('A001', 'C022', …) pour obtenir des enregistrements avec des IDs spécifiques. Si vous voulez faire la même chose avec pandas, vous pouvez taper: df_filter = df['ID'](['A001', 'C022',... ])
df[df_filter] 9. Groupes de percentile Vous avez une colonne numérique, et vous aimeriez classer les valeurs de cette colonne en groupes, disons les 5% supérieurs dans le groupe 1, 5-20% dans le groupe 2, 20-50% dans le groupe 3, les 50% inférieurs dans le groupe 4. Bien sûr, vous pouvez le faire avec, mais j'aimerais vous proposer une autre option ici: import numpy as np
cut_points = [rcentile(df['c'], i) for i in [50, 80, 95]]
df['group'] = 1
for i in range(3):
df['group'] = df['group'] + (df['c'] < cut_points[i])
# ou <= cut_points[i] Ce qui est rapide à exécuter (aucune fonction apply utilisée).
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Elle accepte un paramètre 'bfill' ou 'ffill'. En place: Cette option accepte une déclaration conditionnelle. Si elle est vraie, elle modifie le DataFrame de façon permanente. Manipulation de données pour l'apprentissage automatique avec Pandas | Cadena Blog. Sinon, elle ne le fait pas. Avant de commencer, assurez-vous d'installer pandas dans votre environnement virtuel Python en utilisant pip dans votre terminal:
pip install pandas
Ensuite, dans le script Python, nous allons créer un DataFrame d'entraînement et insérer des valeurs nulles (Nan) dans certaines lignes:
import pandas df = Frame({'A': [0, 3, None, 10, 3, None], 'B': [Aucun, Aucun, 7. 13, 13. 82, 7, 7], 'C': [Aucun, « Pandas », Aucun, « Pandas », « Python », « JavaScript »]})
Maintenant, regardez comment vous pouvez remplir ces valeurs manquantes en utilisant les différentes méthodes disponibles dans Pandas. Remplir les valeurs manquantes avec la moyenne, la médiane ou le mode
Cette méthode consiste à remplacer les valeurs manquantes par des moyennes calculées. Le remplissage des données manquantes avec une valeur moyenne ou médiane est applicable lorsque les colonnes concernées ont des types de données entiers ou flottants.
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Vous pouvez également remplir les données manquantes avec la valeur du mode, qui est la valeur la plus fréquente. Pandas | Manipulation de base des séries chronologiques – Acervo Lima. Cela s'applique également aux nombres entiers ou flottants. Mais c'est plus pratique lorsque les colonnes en question contiennent des chaînes de caractères. Voici comment insérer la moyenne et la médiane dans les lignes manquantes du DataFrame que vous avez créé précédemment:
Pour insérer la valeur moyenne de chaque colonne dans ses lignes manquantes:
(()(1), inplace=True)
Pour la médiane:
(()(1), inplace=True) print(df)
L'insertion de la valeur modale comme vous l'avez fait pour la moyenne et la médiane ci-dessus ne capture pas l'intégralité du DataFrame.
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Re:
Salut MOUT J'ai une charrue assez similaire à la tienne, c'est une master 110 - 4 corps. Sur le livret, ils donnent les réglages en fonction de l'entre-pneus intérieur, et non pas de la voie, ce qui semble logique, tu à quoi comme dimension de pneus? Sinon, il semblerai que plus la largeur entre les pneus est importante, plus la biellette située à l'intérieur doit être courte, et au contraire il faut allonger celle située à l'extérieur. Apparemment les côtes ne vont que jusqu'à 145 cm d'entre-pneus, ce qui fait une voie de 197 cm avec des 520R38. Demande un mode d'emploi chez Kuhn, ils ont un service pièces qui marche pas mal habituellement. De toute façon il faut essayer sur le terrain, et voir ce que ça donne au niveau du 1er corps, si ça prend suffisamment large. En tout cas, avant de changer les réglages, note ceux d'origine, pour y revenir si tu es perdu. Charrue Huard d'occasion - Basse-Normandie. Celui qui envisage le pire n'est jamais déçu