Méthode dot() pour les DataFrame Pandas

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Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode dot() dans un DataFrame Pandas. La méthode dot() est utilisée pour calculer la multiplication matricielle entre un DataFrame et d'autres objets tels que des Series, des DataFrame ou des tableaux numpy. Elle renvoie une nouvelle Series ou DataFrame.

Conseils sur la VM

Une fois le démarrage de la VM terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/AdvancedOperationsGroup(["Advanced Operations"]) pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_rows("Select Rows") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/data_aggregation("Data Aggregation") pandas/AdvancedOperationsGroup -.-> pandas/reshape_data("Reshaping Data") subgraph Lab Skills pandas/select_columns -.-> lab-68610{{"Méthode dot() pour les DataFrame Pandas"}} pandas/select_rows -.-> lab-68610{{"Méthode dot() pour les DataFrame Pandas"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68610{{"Méthode dot() pour les DataFrame Pandas"}} pandas/data_aggregation -.-> lab-68610{{"Méthode dot() pour les DataFrame Pandas"}} pandas/reshape_data -.-> lab-68610{{"Méthode dot() pour les DataFrame Pandas"}} end

Créer un DataFrame et calculer la multiplication matricielle avec un autre DataFrame

  1. Importer la bibliothèque pandas sous le nom pd
  2. Créer un DataFrame df1 avec les données suivantes :
    df1=pd.DataFrame([[0,1,1,2],[2,1,1,0]],columns=('A','B','C','D'))
  3. Créer un autre DataFrame df2 avec les données suivantes :
    df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3], [2, 3], [4,1]],index=('A','B','C','D'))
  4. Afficher df1, df2 et le résultat de la multiplication matricielle en utilisant la méthode dot() :
    print(df1)
    print(df2)
    print(df1.dot(df2))

Créer un DataFrame et calculer la multiplication matricielle avec un autre DataFrame

  1. Importer la bibliothèque pandas sous le nom pd
  2. Créer un DataFrame df1 avec les données suivantes :
    df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]])
  3. Créer un autre DataFrame df2 avec les données suivantes :
    df2= pd.DataFrame([[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]])
  4. Afficher le résultat de la multiplication matricielle en utilisant la méthode dot() :
    print(df1.dot(df2))

Calculer la multiplication matricielle avec une Series

  1. Importer la bibliothèque pandas sous le nom pd
  2. Créer un DataFrame df1 avec les données suivantes :
    df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]],columns=('a','b','c'))
  3. Créer une Series df2 avec les données suivantes :
    df2=pd.Series([1, 1, 2],index=('a','b','c'))
  4. Afficher df1, df2 et le résultat de la multiplication matricielle en utilisant la méthode dot() :
    print(df1)
    print(df2)
    print(df1.dot(df2))

Gérer la ValueError

  1. Importer la bibliothèque pandas sous le nom pd
  2. Créer un DataFrame df1 avec les données suivantes :
    df1=pd.DataFrame([[0, 1], [1, 2],[2, 0]])
  3. Créer un autre DataFrame df2 avec les données suivantes :
    df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3],[2, 3]])
  4. Essayer d'afficher le résultat de la multiplication matricielle en utilisant la méthode dot() :
    print(df1.dot(df2))

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode dot() dans un DataFrame Pandas pour calculer la multiplication matricielle. Nous avons étudié des exemples avec des DataFrames, des Series et la gestion de la ValueError lorsque les matrices ne sont pas alignées. La méthode dot() est un outil puissant pour effectuer des opérations matricielles dans Pandas.