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Apprendre Vérification du Type de Colonne | Prétraitement des Données
Techniques Avancées dans Pandas

bookVérification du Type de Colonne

Si vous tombez sur la colonne 'Fare', les nombres ici sont séparés par le signe -. Cela semble étrange, n'est-ce pas ? Nous avions l'habitude d'utiliser . comme séparateur, et Python ne peut comprendre que les nombres séparés par des points. Vérifions le type de cette colonne. Vous pouvez le faire en utilisant l'attribut .dtypes. Regardez l'exemple avec la colonne 'Age'.

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import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
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Explication :

La syntaxe .dtypes est simple ; vous l'appliquez simplement à la colonne ou à l'ensemble du jeu de données. Dans notre cas, le type est float64.

question-icon

Affichez le type de la colonne 'Fare'.

print(data[''].)
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Section 5. Chapitre 7

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Si vous tombez sur la colonne 'Fare', les nombres ici sont séparés par le signe -. Cela semble étrange, n'est-ce pas ? Nous avions l'habitude d'utiliser . comme séparateur, et Python ne peut comprendre que les nombres séparés par des points. Vérifions le type de cette colonne. Vous pouvez le faire en utilisant l'attribut .dtypes. Regardez l'exemple avec la colonne 'Age'.

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import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/titanic3.csv', index_col = 0) print(data['Age'].dtypes)
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La syntaxe .dtypes est simple ; vous l'appliquez simplement à la colonne ou à l'ensemble du jeu de données. Dans notre cas, le type est float64.

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