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Apprendre Sélection de Lignes et de Colonnes Spécifiques | Se Familiariser Avec l’Indexation et la Sélection de Données
Techniques Avancées dans Pandas

bookSélection de Lignes et de Colonnes Spécifiques

Très bien, vous avez traité les chapitres précédents, et il est maintenant temps de combiner vos connaissances. Vous pouvez spécifier à la fois les lignes et les colonnes ; pour cela, il suffit de bien connaître l'attribut .loc[].

Cette fonction permet de réaliser de nombreuses opérations de découpage différentes, mais pour l'instant, nous allons simplement consolider les connaissances des chapitres précédents.

Comme d'habitude, examinez l'exemple puis le résultat obtenu.

  • data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 2, 3, 4, 5 (mais rappelez-vous que les indices commencent à 0) des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' (.loc[] inclut le dernier indice indiqué dans []) ;
  • data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 0, 1, 2, 3, 4, 5 des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' ;
  • data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 997, 998, 999 (999 étant l'indice de la dernière ligne) des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' ;
  • data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']] ou data[['Director', 'ReleaseYear']] – affiche toutes les lignes des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear'.
Tâche

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Votre tâche ici consiste à extraire les lignes et colonnes nécessaires. Suivez l'algorithme :

  1. Importer la bibliothèque pandas avec l'alias pd.
  2. Lire le fichier csv.
  3. Assigner à la variable data les informations concernant les colonnes 'Title', 'Stars', 'Category' (dans cet ordre) avec les lignes dont les indices vont de 15 à 85.
  4. Afficher la variable data_extracted.

Solution

Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 1. Chapitre 3
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Can you explain more about how .loc[] works with both rows and columns?

What happens if I specify a row or column that doesn't exist using .loc[]?

Can you show more examples of slicing with .loc[]?

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Comme d'habitude, examinez l'exemple puis le résultat obtenu.

  • data.loc[2:5, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 2, 3, 4, 5 (mais rappelez-vous que les indices commencent à 0) des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' (.loc[] inclut le dernier indice indiqué dans []) ;
  • data.loc[:5, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 0, 1, 2, 3, 4, 5 des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' ;
  • data.loc[997:, ['Director', 'ReleaseYear']] – affiche les lignes avec les indices 997, 998, 999 (999 étant l'indice de la dernière ligne) des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear' ;
  • data.loc[:, ['Director', 'ReleaseYear']] ou data[['Director', 'ReleaseYear']] – affiche toutes les lignes des colonnes 'Director' et 'ReleaseYear'.
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  1. Importer la bibliothèque pandas avec l'alias pd.
  2. Lire le fichier csv.
  3. Assigner à la variable data les informations concernant les colonnes 'Title', 'Stars', 'Category' (dans cet ordre) avec les lignes dont les indices vont de 15 à 85.
  4. Afficher la variable data_extracted.

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