Apprendre Trouver les Plus Petites Valeurs d'une Colonne

Nous allons étudier une autre fonction essentielle, qui permet d'obtenir les plus petites ou les plus grandes valeurs. Vous savez déjà que nous pouvons trier les valeurs puis extraire un nombre spécifique de lignes. Sans surprise, pandas permet de le faire en une seule ligne de code. Consultez l'exemple suivant pour récupérer les quinze voitures les plus anciennes :


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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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))

Si vous souhaitez trier selon une colonne puis une autre, il suffit de placer une liste contenant les noms des colonnes dans l'ordre souhaité. Voici un exemple où nous trions d'abord par 'Year' puis par 'Engine_volume'. Ce code extraira d'abord les 5 voitures les plus anciennes, puis, si les années sont identiques, la voiture ayant la plus petite valeur dans la colonne 'Engine_volume' sera prioritaire :


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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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())

Essayez de comparer les deux exemples ci-dessous. Nous allons maintenant approfondir un peu la fonction. Revenons à nos exemples avec les valeurs de la colonne 'Year'. Dans notre colonne, les valeurs 'Year' peuvent être répétées, donc si nous souhaitons afficher les dix voitures les plus anciennes avec la syntaxe précédente, notre fonction ne prendra que dix valeurs. Elle ne tient pas compte du fait que la 11ème ou la 12ème valeur soit identique à la 10ème. Nous pouvons ajouter l'argument keep = 'all' à la méthode .nsmallest() pour éviter de tels cas. Regardez l'exemple et essayez de l'exécuter pour observer la différence :


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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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)

Tâche

Swipe to start coding

Enfin, il est temps de passer à la pratique ! Suivez l'algorithme suivant :

Extraire les données des voitures dont la colonne 'Year' possède des valeurs supérieures à 2010.
Sélectionner les 15 voitures les moins chères (les 15 plus petites valeurs de la colonne 'Price'). Inclure toutes les valeurs dupliquées de la colonne 'Price'.
Afficher toutes les valeurs de l'ensemble de données data_cheapest.

Solution

Tout était clair ?

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Section 3. Chapitre 5

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Demandez à l'IA

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Suggested prompts:

Can you explain what the `nsmallest()` function does in pandas?

What does the `keep='all'` argument change in the output?

How can I use `nlargest()` instead of `nsmallest()` for the largest values?

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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)
data_smallest = data.nsmallest(15, 'Year')
print(data_smallest.head(15))


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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)
data_smallest = data.nsmallest(5, ['Year', 'Engine_volume'])
print(data_smallest.head())


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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)
# Case without using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year')
print(data_smallest)

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/cars.csv', index_col = 0)
# Case with using `keep = 'all'` argument
data_smallest = data.nsmallest(6, 'Year',
                             keep = 'all')
print(data_smallest)