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Apprendre Les Données Sont-Elles Dans ...? | Extraction de Données
Techniques Avancées dans Pandas
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Contenu du cours

Techniques Avancées dans Pandas

Techniques Avancées dans Pandas

1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données
2. Gestion des Conditions
3. Extraction de Données
4. Agrégation de Données
5. Prétraitement des Données

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Les Données Sont-Elles Dans ...?

Dans cette section, nous continuerons à extraire des données en utilisant des conditions spécifiques. Ici, vous vous familiariserez avec la méthode utile appelée .isin(). Mais d'abord, vous devez examiner le jeu de données. Regardez les cinq premières lignes :

123
import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0) print(data.head())
copy

Maintenant, regardez l'exemple et l'explication ci-dessous :

12345
import pandas as pd data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0) models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI'] data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)] print(data_extracted.head())
copy

Explication :

Si vous vous souvenez, nous mettons toujours les conditions à l'intérieur de l'attribut .loc[]. Ici, nous faisons de même. La méthode .isin(list) vérifie si les valeurs de la colonne sont dans le tableau. Dans notre cas, nous vérifions si les valeurs de la colonne 'Manufacturer' sont dans la liste models.

Tâche

Swipe to start coding

Votre tâche ici est d'extraire des données sur les voitures où les valeurs de la colonne 'Color' sont égales à 'Grey', 'White', 'Black'. Suivez l'algorithme pour gérer facilement la tâche :

  1. Créez la liste colors avec les éléments 'Grey', 'White', 'Black' (dans cet ordre).
  2. Extrayez les valeurs de la colonne 'Color' que la liste color contient. Utilisez l'attribut .loc[].
  3. Affichez les cinq dernières lignes du jeu de données data_extracted.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 1
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Les Données Sont-Elles Dans ...?

Dans cette section, nous continuerons à extraire des données en utilisant des conditions spécifiques. Ici, vous vous familiariserez avec la méthode utile appelée .isin(). Mais d'abord, vous devez examiner le jeu de données. Regardez les cinq premières lignes :

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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/cars.csv', index_col = 0) print(data.head())
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Maintenant, regardez l'exemple et l'explication ci-dessous :

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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/cars.csv', index_col = 0) models = ['HONDA', 'FORD', 'MERCEDES-BENZ', 'HYUNDAI'] data_extracted = data.loc[data['Manufacturer'].isin(models)] print(data_extracted.head())
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Explication :

Si vous vous souvenez, nous mettons toujours les conditions à l'intérieur de l'attribut .loc[]. Ici, nous faisons de même. La méthode .isin(list) vérifie si les valeurs de la colonne sont dans le tableau. Dans notre cas, nous vérifions si les valeurs de la colonne 'Manufacturer' sont dans la liste models.

Tâche

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Votre tâche ici est d'extraire des données sur les voitures où les valeurs de la colonne 'Color' sont égales à 'Grey', 'White', 'Black'. Suivez l'algorithme pour gérer facilement la tâche :

  1. Créez la liste colors avec les éléments 'Grey', 'White', 'Black' (dans cet ordre).
  2. Extrayez les valeurs de la colonne 'Color' que la liste color contient. Utilisez l'attribut .loc[].
  3. Affichez les cinq dernières lignes du jeu de données data_extracted.

Solution

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Comment pouvons-nous l'améliorer ?

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