Profitez d'offres exceptionnelles sur une sélection de produits - Sites Internet, Stockage en ligne, Serveurs et plus.
BEST-BACKGROUNDSShutterstockPandas DataFrame.iterrows() est une fonction permettant d’itérer sur les lignes d’un DataFrame. Elle est particulièrement utilisée lorsqu’un traitement ligne par ligne est nécessaire, par exemple lors de l’exécution de calculs. Apprenez ici comment travailler avec la fonction…
GorodenkoffshutterstockAvec DataFrame.where() de Pandas, vous pouvez effectuer des manipulations conditionnelles sur les DataFrames. Cette fonction définit des conditions pour déterminer quelles valeurs doivent être conservées ou remplacées. Elle constitue une solution efficace pour nettoyer, extraire…
BEST-BACKGROUNDSShutterstockPandas isin() est une fonction utile dans l'analyse de données. Avec sa syntaxe simple et ses nombreuses possibilités d'utilisation, elle permet de vérifier rapidement si certaines valeurs sont présentes dans un DataFrame. Que ce soit pour vérifier des colonnes individuelles,…
Mr. KosalshutterstockLa méthode Pandas fillna() est une fonction qui peut être utilisée pour traiter les valeurs manquantes. Elle offre une grande flexibilité grâce à différents paramètres permettant d’adapter le remplacement des valeurs NaN à des applications individuelles. Découvrez dans cet…
La fonction isna() est utile pour identifier les données manquantes dans un DataFrame. Grâce à sa syntaxe simple, elle permet d’obtenir rapidement un aperçu des valeurs manquantes et de prendre les mesures appropriées pour nettoyer les données. Dans cet article, vous apprendrez…
![Image: Pandas DataFrame[].unique() : déterminer les valeurs uniques](https://www.ionos.fr/digitalguide/fileadmin/_processed_/9/1/csm_docker-images-erstellen_830c6ccaca.webp "Pandas DataFrame[].unique() : déterminer les valeurs uniques")
Avec DataFrame[].unique() de Pandas, il est possible d’identifier rapidement les valeurs uniques d’une colonne d’un DataFrame. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour détecter les doublons. En renvoyant directement un tableau NumPy, elle permet de traiter…
BEST-BACKGROUNDSShutterstockLa fonction Pandas DataFrame.dropna() est un outil puissant pour nettoyer les enregistrements en supprimant efficacement les valeurs manquantes. Elle offre une flexibilité grâce à différents paramètres, permettant aux programmeurs d’adapter le nettoyage des données selon leurs…
Mr. KosalshutterstockLa méthode Pandas DataFrame any() est un outil efficace pour vérifier rapidement si au moins une valeur vraie (True) est présente dans un axe donné d’un DataFrame. Elle est particulièrement utile pour l’analyse et la validation des données. Nous vous montrons comment utiliser…
REDPIXEL.PLShutterstockLa fonction mean()Pandas permet de calculer des moyennes au sein d’un DataFrame. Elle offre une certaine flexibilité pour gérer les valeurs NaN et permet de calculer des moyennes tant sur les lignes que sur les colonnes. Dans cet article, vous découvrirez les paramètres que la…
Pandas read_csv() est une fonction puissante qui permet d’accéder rapidement et efficacement au contenu des fichiers CSV dans Python. Elle est flexible et offre de nombreux paramètres pour personnaliser le processus de chargement selon vos besoins. La compréhension de Pandas…