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La méthode Pandas merge() offre aux programmeurs différentes possibilités de combiner des données provenant de différentes sources dans un DataFrame. En utilisant les paramètres, les utilisateurs peuvent effectuer différents types d’opérations de jointure pour répondre à leurs…
Ranjit KarmakarshutterstockLa méthode Pandas DataFrame.describe() offre un moyen rapide de générer un résumé statistique complet de données numériques dans un DataFrame. Grâce à la possibilité d’ajuster les quantiles et de spécifier les types de données, elle est extrêmement flexible et adaptée à de…
NDAB CreativityshutterstockLa fonction Pandas DataFrame.groupby() aide à regrouper les données selon différents critères et à effectuer des agrégations complexes de manière efficace. Utilisée correctement, cette méthode permet d’accélérer les analyses et de les rendre plus claires. Découvrez ici tout ce…
ra2 studioShutterstockLa bibliothèque Python Pandas permet de traiter, manipuler et analyser des ensembles de données de manière simple et efficace, ce qui se révèle particulièrement utile pour les data analysts, les chercheurs, ou toute personne travaillant avec des données. Découvrez dans cet…
ESB ProfessionalshutterstockLe module Pandas est l’un des outils les plus puissants pour la manipulation de données en Python. L’une de ses structures de données centrales est le DataFrame, qui permet de manipuler des données structurées en deux dimensions de manière efficace et claire. Nous vous expliquons…
Mr. KosalshutterstockL’indexation des Pandas DataFrames est un outil puissant pour travailler efficacement avec les données. Différentes méthodes vous permettent d’accéder de manière ciblée aux données et aux sous-ensembles de votre DataFrame afin de les traiter. Découvrez ce qu’est l’index Pandas…
![Image: Pandas loc[] : sélectionner des données dans un DataFrame](https://www.ionos.fr/digitalguide/fileadmin/_processed_/8/1/csm_colleagues-laptop-pointing-t_fbc781d3b6.webp "Pandas loc[] : sélectionner des données dans un DataFrame")
La propriété Pandas DataFrame loc[] permet d’extraire des données basées sur des étiquettes. Elle est particulièrement utile pour travailler avec des données dont la position des lignes et des colonnes n’est pas toujours prévisible. Découvrez dans cet article comment utiliser…
![Image: Python Pandas : la propriété iloc[]](https://www.ionos.fr/digitalguide/fileadmin/_processed_/9/1/csm_docker-images-erstellen_830c6ccaca.webp "Python Pandas : la propriété iloc[]")
Lorsque vous travaillez avec des DataFrames dans Python Pandas, il peut arriver que toutes les lignes ou colonnes d’un DataFrame ne soient pas pertinentes pour l’analyse des données. La propriété iloc[] des DataFrames Pandas est donc un outil utile pour sélectionner les lignes ou…