Pandas Tutoriels

Bonjour, bienvenue sur LabEx! Dans ce premier laboratoire, vous allez apprendre le programme classique 'Bonjour, le monde!' en Pandas.

Dans ce laboratoire, nous explorerons la fonction DataFrame.align() de la bibliothèque Python Pandas. La fonction align() nous permet d'aligner deux DataFrames sur leurs axes en utilisant différentes méthodes de jointure telles que outer, inner, left et right. Cela est utile lorsque nous voulons synchroniser les données entre deux DataFrames ou entre un DataFrame et une Séries.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser la méthode append() dans Python Pandas. La méthode append() vous permet d'ajouter des lignes d'un DataFrame à un autre et renvoie un nouvel objet DataFrame. Elle peut également ajouter des colonnes du DataFrame ajouté si elles ne sont pas déjà présentes dans le DataFrame appelant.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à propos de la méthode DataFrame.abs() de la bibliothèque pandas. Cette méthode est utilisée pour trouver la valeur absolue de chaque élément dans un DataFrame.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser la méthode agg() de la bibliothèque pandas pour aggréger des données dans un DataFrame. Cette méthode vous permet d'effectuer une ou plusieurs opérations sur un axe spécifié, tel que les lignes ou les colonnes, et renvoie un scalaire, une Séries ou un DataFrame en fonction de la fonction choisie.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode apply() dans la bibliothèque Pandas pour Python. La méthode apply() nous permet d'appliquer une fonction à chaque ligne ou colonne d'un DataFrame, et elle est utile pour effectuer des calculs ou des transformations sur nos données.

La méthode DataFrame.asfreq() de la bibliothèque pandas en Python est utilisée pour convertir une série temporelle à une fréquence spécifiée. Elle fournit un moyen de compléter ou de remplir à rebours les valeurs manquantes. En appliquant cette méthode à un DataFrame, nous pouvons convertir la série temporelle à la fréquence souhaitée, agrandir la fréquence et remplir toutes les valeurs manquantes.

La méthode at_time() dans Pandas est utilisée pour sélectionner les valeurs des lignes à un moment précis de la journée. Elle peut être utilisée pour filtrer un DataFrame en fonction d'un temps spécifique. Si le temps spécifié n'est pas présent dans le DataFrame, elle renvoie un DataFrame vide. Cette méthode est particulièrement utile pour l'analyse de séries temporelles. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode at_time() avec un DataFrame Pandas.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser la méthode boxplot() de la bibliothèque Pandas pour créer des diagrammes en boîte à partir des colonnes d'un DataFrame. Un diagramme en boîte, également appelé diagramme en boîte et barres, est une représentation graphique qui affiche le résumé à cinq chiffres d'un ensemble de données : minimum, premier quartile, médiane, troisième quartile et maximum.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode DataFrame.backfill() dans la bibliothèque Pandas. Cette méthode nous permet de remplir les valeurs manquantes dans un DataFrame avec les valeurs de l'entrée suivante dans la même colonne. Nous allons apprendre à utiliser cette méthode avec divers paramètres pour gérer efficacement les données manquantes.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à utiliser la méthode DataFrame.all() dans pandas de Python. Cette méthode est utilisée pour vérifier si tous les éléments d'un DataFrame sont True sur un axe spécifié. Elle renvoie True si tous les éléments sont True, sinon elle renvoie False.

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à connaître la méthode asof() dans la bibliothèque Pandas de Python. La méthode asof() est utilisée pour récupérer la dernière ligne ou les dernières lignes sans valeurs NaN avant une date ou une position d'index spécifiée dans un DataFrame.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode astype() dans la bibliothèque Pandas de Python. La méthode astype() nous permet de convertir le type de données d'un DataFrame Pandas en un type spécifié. Nous pouvons convertir les types de données de toutes les colonnes ou de colonnes spécifiques dans le DataFrame.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode DataFrame.any() dans Pandas. Cette méthode est utilisée pour vérifier si un élément quelconque dans un DataFrame est True. Elle renvoie True si au moins un élément est True, sinon elle renvoie False.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à connaître la méthode `bool()` dans le DataFrame Pandas. Cette méthode est utilisée pour vérifier si un DataFrame contient une seule valeur booléenne.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode clip() de la bibliothèque Pandas pour tronquer les valeurs dans un DataFrame. La méthode clip() nous permet de définir des seuils supérieur et inférieur et d'affecter les valeurs en dehors des limites aux valeurs limites. Cela peut être utile lorsque nous voulons limiter la plage de valeurs dans notre DataFrame.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode applymap() dans un DataFrame Pandas. La méthode applymap() applique une fonction spécifiée à chaque élément d'un DataFrame, produisant un nouveau DataFrame avec les valeurs transformées.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode between_time() dans un DataFrame Pandas. Cette méthode nous permet de sélectionner des valeurs entre des moments particuliers de la journée. Elle peut être utilisée pour filtrer et extraire des données basées sur le temps spécifiques à partir d'un DataFrame.