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Techniques Avancées dans Pandas
Techniques Avancées dans Pandas
Méthode Entre
Examinons un peu notre jeu de données. Nous avons des colonnes numériques, par exemple 'Engine_volume'
. Imaginez que vous souhaitez obtenir des informations sur toutes les voitures avec un 'Engine_volume'
inférieur à 3
, mais supérieur à 2
. En utilisant l'instruction .loc[]
, nous pouvons facilement le faire.
Cependant, il sera utile de savoir que Python fournit une fonction spéciale qui peut extraire des données entre deux valeurs sans utiliser deux conditions. Cette méthode s'appelle .between(left_bound, right_bound)
. Vous pouvez l'appliquer aux colonnes numériques en spécifiant les bornes gauche et droite des nombres. Regardez l'exemple et apprenez comment nous pouvons combiner les instructions .between()
et .loc[]
.
Le code ci-dessous extrait les données où 'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' <= 3
, mais que devons-nous faire pour rendre une ou même deux limites exclusives ? Découvrons-le en utilisant le même exemple. Vous pouvez ajouter un argument supplémentaire à la méthode .between()
.
.between(2, 3, inclusive = 'right')
- extrait les données où'Engine_volume' > 2 and 'Engine_volume' <= 3
;.between(2, 3, inclusive = 'left')
- extrait les données où'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' < 3
;.between(2, 3, inclusive = 'both')
- extrait les données où'Engine_volume' >= 2 and 'Engine_volume' <= 3
. Le résultat sera le même que sans utiliserinclusive = 'both'
;.between(2, 3, inclusive = 'neither')
- extrait les données où'Engine_volume' > 2 and 'Engine_volume' < 3
.
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