Formation Pandas

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Cela vous évite simplement d’avoir à lire le même fichier à chaque fois que vous souhaitez accéder à une nouvelle feuille. L’argument à fournir à cette fonction est soit le nom d’une des variables soit un index level . $\rightarrow$ On n’affiche que les lignes du DataFrame pour lesquelles la variable « Hairpattern » vaut « solid ». On constate qu’il y a 34 lignes qui vérifient cette condition, autrement dit parmi les 153 chats observés il y en a 34 qui ont la robe de type « solid ». On peut trier les valeurs d’une colonne grâce à la fonction sort_values(). On rappelle que cette fonction trie par défaut dans l’ordre croissant.

dataframe to excel

Pour savoir si une valeur est dupliquée dans un dataframe, NumPy propose la méthode duplicated(), qui retourne un masque indiquant pour chaque observation, si elle est dupliquée ou non. Son fonctionnement est similaire à df.drop_duplicates(), hormis pour le paramètre inplace qui n’est pas présent. On note que les données sont enregistrées sur un type float64. Comme vous pouvez le voir, l’utilisation du backend « Thread » donne un résultat moins bon lors de la lecture des fichiers Excel.

Ajout De Pandas Dataframe À Un Document Excel Existant

Notes[« Mathématiques »] et notes.Mathématiques renvoient le même résultat. Ici, vous utilisez l’opérateur d’indexation pour sélectionner la colonne intitulée « Sciences Physiques ». Si l’on se base sur les positions, fleurs renvoie « tournesol ». Cependant, si l’on se base sur les étiquettes, alors fleurs renvoie « rose ». Créer un objet Series ou un Dataframe est bien beau maintenant il faut savoir comment accéder aux données enregistrées dans ces structures.

Mais avant tout chose, il est nécessaire de se faire un jeu de données possédant une taille utilisable pour les tests. La deuxième instruction lit les données d’Excel et les stocke dans un dataframe pandas représenté par la variable data. S’il y a plusieurs feuilles dans le classeur Excel, la commande importera les données de la première feuille. Dans l’exemple suivant, nous chargerons un fichier csv stockant les données sur les espèces et le poids des animaux capturés sur le site du désert de Chihuahuan près de Portal, Arizona, États-Unis.

Dataframe Where

Si vous souhaitez entamer une carrière dans le Big Data en tant data scientist ou occuper un autre poste dans ce domaine, nous vous avons dédié un article sur les 7 métiers porteurs du Big Data. Dans cette partie de cet article nous verrons quelles sont les différentes fonctions proposées par la librairie Pandas pour la sélection intelligente des données. Maintenant que nous avons fait le tour sur comment créer les différentes structures de la bibliothèque Pandas nous allons voir comment sélectionner les données présentes dans ces structures.

  • J’ai un grand fichier de feuille de calcul (.xlsx) que je traite à l’aide de pandas python.
  • Il existe d’autres packages comme gdata, xlsx, xlsReadWrite…
  • Dans la suite de cours nous allons nous intéresser à l’importation de fichiers de données (.csv ou .xls) dans des structures de données Python, de type DataFrame.
  • Cela ne vous évitera d’avoir à lire le même fichier à chaque fois que vous voulez accéder à une nouvelle feuille.

La lettre x en fin d’extension signifie que le fichier ne contient aucune macro. Si vous enregistrez et fermez votre classeur au format .xlsx alors qu’il contenait des macros, celles ci seront perdues. Lire toutes les feuilles et de les stocker dans un dictionnaire. Si None est spécifié, tous feuilles sont de retour, comme un dictionnaire. Si on veut éviter la recofication, lorsque la valeur des modalités a un sens de quantité, il sera nécessaire de faire une première conversion de mode en mode « character », avant la conversion en « numeric ». Il est possible de spécifier la feuille et la plage de cellules que l’on souhaite importer avec les arguments sheet et range.

Chargement De Fichiers

Afficher les 6 premières lignes du jeu de données, puis les dimensions du tableau. Pour ajouter plusieurs lignes, c’est exactement le même principe qu’avec une seule, il suffit juste d’ajouter un dataframe de plusieurs lignes, avec encore une fois les mêmes noms. On s’est assuré d’avoir le même nom de colonnes ici, en indiquant au paramètre columns de la méthode pd.DataFrame le nom des colonnes de df, c’est-à-dire df.columns. Pour supprimer une valeur sur un des axes d’une série ou d’un dataframe, NumPy propose la méthode drop(). Avec loc, sélectionnons les lignes nommées a et c et les colonnes de celle nommée weight jusqu’à age. Les séries sont des tableaux à une dimension de données indexées.

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