Techniques Avancées dans Pandas

Contenu du cours

Techniques Avancées dans Pandas

Techniques Avancées dans Pandas

1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données

Affichage des Colonnes par Titre Exportation des Lignes par Index Sélection de Lignes et Colonnes Spécifiques En Savoir Plus sur l'Indexation Se Familiariser Avec Les Fonctions lambda Étendre la Fonctionnalité de l'Attribut .iloc[]

2. Gestion des Conditions

Définir une Condition Sélection des Données en Fonction de la Condition Traiter Plusieurs Conditions Rendre Votre Code Magnifique Quiz sur les Conditions

3. Extraction de Données

Les Données Sont-Elles Dans ...?Combiner Vos Connaissances Méthode Entre Extraction de Données Spécifiques Trouver les Plus Petites Valeurs d'une Colonne Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne Trouver la Corrélation

4. Agrégation de Données

Se Familiariser Avec la Méthode .groupby()Regroupement par Plusieurs Colonnes Groupement Compliqué Groupement Avancé Gestion des Tableaux Croisés Dynamiques Créer un Tableau Croisé Dynamique

5. Prétraitement des Données

Vérification des Valeurs Manquantes Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes Que Ferons-Nous Avec les Valeurs NaN?Comment Supprimer Uniquement les Valeurs NaN ?Remplir les Valeurs Manquantes Gestion des Variables Catégorielles Vérification du Type de Colonne Gestion d'une Colonne Incorrecte Renommer la Colonne

Quiz sur les Conditions

Sélectionnez toutes les options avec le code INCORRECT.

Select the correct answer

data.loc[condition_1 and condition_2]

data.loc[condition_1 | condition_2]

data.loc[condition_1 & condition_2]

data.loc(condition_1 & condition_2)

loc(data[condition_1] or data[condition_2])

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 5

Demandez à l'IA

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1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données

Affichage des Colonnes par Titre Exportation des Lignes par Index Sélection de Lignes et Colonnes Spécifiques En Savoir Plus sur l'Indexation Se Familiariser Avec Les Fonctions lambda Étendre la Fonctionnalité de l'Attribut .iloc[]

2. Gestion des Conditions

Définir une Condition Sélection des Données en Fonction de la Condition Traiter Plusieurs Conditions Rendre Votre Code Magnifique Quiz sur les Conditions

3. Extraction de Données

Les Données Sont-Elles Dans ...?Combiner Vos Connaissances Méthode Entre Extraction de Données Spécifiques Trouver les Plus Petites Valeurs d'une Colonne Trouver les Plus Grandes Valeurs d'une Colonne Trouver la Corrélation

4. Agrégation de Données

Se Familiariser Avec la Méthode .groupby()Regroupement par Plusieurs Colonnes Groupement Compliqué Groupement Avancé Gestion des Tableaux Croisés Dynamiques Créer un Tableau Croisé Dynamique

5. Prétraitement des Données

Vérification des Valeurs Manquantes Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes Que Ferons-Nous Avec les Valeurs NaN?Comment Supprimer Uniquement les Valeurs NaN ?Remplir les Valeurs Manquantes Gestion des Variables Catégorielles Vérification du Type de Colonne Gestion d'une Colonne Incorrecte Renommer la Colonne

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data.loc[condition_1 and condition_2]

data.loc[condition_1 | condition_2]

data.loc[condition_1 & condition_2]

data.loc(condition_1 & condition_2)

loc(data[condition_1] or data[condition_2])

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