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réductions booléennes: (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si toutes les valeurs sont > 0 (df > 0)(): renvoie une série avec un élément par colonne qui est True si une des valeurs est > 0 on peut aussi faire l'évaluation par ligne: (df > 0)(axis = 1) on peut réduire un dataframe à une seule valeur booléenne, par exemple: (df > 0)()(): true si toutes les valeurs sont > 0 (pareil avec any ou une combinaison de any et all). attention, si un dataframe contient des NaN, (df == df)()() est False! par contre, il y a une méthode equals: (df2): renvoie True si les 2 dataframes ont mêmes valeurs, même si elles ont des NaN (au même endroit bien sûr). Opérations sur tout le dataframe avec une ligne ou une colonne: (df['A'], axis = 1): pour ajouter une colonne à toutes les autres. idem avec sub(), mul(), div() pour les autres opérations. ([0], axis = 1): pour l'ajout d'une ligne à toutes les autres. Pour enlever la moyenne d'une colonne ou d'une ligne à un dataframe: par colonne, c'est facile: df - () par ligne: ((axis = 1), axis = 0) on peut faire le même genre d'opérations avec sub, mul, div, pow et mod Pour normaliser un dataframe pour que la somme de chaque colonne soit identique: df2 = (() / (), axis = 1) Trouver les valeurs uniques de plusieurs colonnes: oupby(['A', 'B'])().
import pandas as pd city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York'] df['city'] = city Production: First Last Age city 0 Ali Azmat 30 Lahore 1 Sharukh Khan 40 Dehli 2 Linus Torvalds 70 New York Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas Vous pouvez utiliser la fonction () si vous souhaitez ajouter la nouvelle colonne à un index spécifique. Le premier paramètre de la fonction () est l'indice d'insertion à partir de zéro. import pandas as pd (3, "city", ['Lahore', 'Dehli', 'New York'], True) Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas () peut également être utilisé pour ajouter une nouvelle colonne à un DataFrame existant. import pandas as pd df = (city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York']) Voyons comment ajouter plusieurs colonnes en utilisant (). L'exemple ci-dessous ajoutera les colonnes city et score. import pandas as pd df = (city = ['Lahore', 'Dehli', 'New York'], score = [20, 30, 40]) Production: First Last Age city score 0 Ali Azmat 30 Lahore 20 1 Sharukh Khan 40 Dehli 30 2 Linus Torvalds 70 New York 40 Méthode () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas La méthode () peut également ajouter une nouvelle colonne dans un DataFrame existant.
HowTo Python Pandas Howtos Comment ajouter une nouvelle colonne à DataFrame existant avec une valeur par défaut dans Pandas Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: November-23, 2021 () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Accédez à la nouvelle colonne pour la définir avec une valeur par défaut () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Nous pourrions utiliser les méthodes assign() et insert() des objets DataFrame pour ajouter une nouvelle colonne au DataFrame existant avec des valeurs par défaut. Nous pouvons également attribuer directement une valeur par défaut à la colonne de DataFrame à créer. Nous utiliserons le DataFrame ci-dessous comme exemple dans les sections suivantes. import pandas as pd dates=['April-10', 'April-11', 'April-12', 'April-13'] fruits=['Apple', 'Papaya', 'Banana', 'Mango'] prices=[3, 1, 2, 4] df = Frame({'Date':dates, 'Fruit':fruits, 'Price': prices}) print(df) Production: Date Fruit Price 0 April-10 Apple 3 1 April-11 Papaya 1 2 April-12 Banana 2 3 April-13 Mango 4 () pour ajouter une nouvelle colonne dans Pandas DataFrame Nous pouvons utiliser la méthode () pour ajouter une nouvelle colonne à le DataFrame existant et attribuez la colonne DataFrame nouvellement créée avec des valeurs par défaut.
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Le langage Python permet, comme la plupart des langages de programmation, de manipuler les fichiers. C'est une des fonctionnalités de base du langage. Le module "os" fournit toutes les fonctions nécessaires pour manipuler un fichier. Pour ouvrir un fichier, vous devez utiliser la fonction "open". Cette fonction accepte 2 paramètres. Le premier est le chemin vers le fichier à ouvrir et le deuxième est le mode d'ouverture. Les deux modes d'ouverture les plus utilisés sont le mode 'r' (le mode par défaut) qui signifie "read", pour "lecture", et le mode 'w', qui signifie "write" pour écrire. Comme leurs noms l'indiquent, le premier mode permet de parcourir un fichier pour en lire le contenu tandis que le deuxième va écrire dans le fichier, en écrasant les données qu'il contenait déjà. C'est ce deuxième mode qui permet de créer un fichier, car c'est son comportement s'il ne trouve pas le fichier que vous lui indiquez. Vous devez systématiquement penser à fermer le fichier une fois qu'il a été ouvert, avec la fonction "close()".
HowTo Python Pandas Howtos Comment renommer des colonnes dans Pandas DataFrame Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-25, 2021 Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode () Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode t_axis() Souvent, nous devons manipuler les noms de colonnes dans l'analyse des données. Dans cet article, nous allons explorer différentes méthodes pour manipuler / renommer les noms de colonne pour un panadas déjà défini DataFrame. Renommez les colonnes dans pandas DataFrame en utilisant la méthode lumns Cette méthode est assez simple et vous permet de renommer directement les colonnes.
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