Contenu du cours
Techniques Avancées dans Pandas
Techniques Avancées dans Pandas
1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données
5. Prétraitement des Données
Vérification des Valeurs ManquantesCalcul du Nombre de Valeurs ManquantesQue Ferons-Nous Avec les Valeurs NaN?Comment Supprimer Uniquement les Valeurs NaN ?Remplir les Valeurs ManquantesGestion des Variables CatégoriellesVérification du Type de ColonneGestion d'une Colonne IncorrecteRenommer la Colonne
Gestion d'une Colonne Incorrecte
Donc, vous avez reçu le résultat object. Cela signifie que le type de la colonne n'est pas numérique, mais pour calculer les valeurs nécessaires, la colonne doit être numérique. Changeons cela.
- Tout d'abord, nous devons remplacer
-par.. Pour ce faire, vous appliquerez la méthode.str.replace()pour remplacer le caractère dans la chaîne de la colonne du jeu de données. La syntaxe est
data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')
Dans notre cas,old_symbolest-, et.est lenew_symbol; - Ensuite, convertissez la colonne au type de données
data. Pour ce faire, utilisez la méthode.astype(). La syntaxe estdata['column_name'].astype('type').
Dans notre cas, le type est'float'.
Tâche
Swipe to start coding
Votre tâche est de :
- Suivre l'algorithme ci-dessus et remplacer d'abord
-par.dans la colonne'Fare'. - Convertir la colonne
'Fare'au type de données'float'. - Afficher le type de la colonne
'Fare'.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousTout était clair ?
Merci pour vos commentaires !
Section 5. Chapitre 8
Gestion d'une Colonne Incorrecte
Donc, vous avez reçu le résultat object. Cela signifie que le type de la colonne n'est pas numérique, mais pour calculer les valeurs nécessaires, la colonne doit être numérique. Changeons cela.
- Tout d'abord, nous devons remplacer
-par.. Pour ce faire, vous appliquerez la méthode.str.replace()pour remplacer le caractère dans la chaîne de la colonne du jeu de données. La syntaxe est
data['column_name'].str.replace('old_symbol','new_symbol')
Dans notre cas,old_symbolest-, et.est lenew_symbol; - Ensuite, convertissez la colonne au type de données
data. Pour ce faire, utilisez la méthode.astype(). La syntaxe estdata['column_name'].astype('type').
Dans notre cas, le type est'float'.
Tâche
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- Suivre l'algorithme ci-dessus et remplacer d'abord
-par.dans la colonne'Fare'. - Convertir la colonne
'Fare'au type de données'float'. - Afficher le type de la colonne
'Fare'.
Solution
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