Contenu du cours
Techniques Avancées dans Pandas
Techniques Avancées dans Pandas
1. Se Familiariser Avec l'Indexation et la Sélection de Données
5. Prétraitement des Données
Vérification des Valeurs ManquantesCalcul du Nombre de Valeurs ManquantesQue Ferons-Nous Avec les Valeurs NaN?Comment Supprimer Uniquement les Valeurs NaN ?Remplir les Valeurs ManquantesGestion des Variables CatégoriellesVérification du Type de ColonneGestion d'une Colonne IncorrecteRenommer la Colonne
Sélection des Données en Fonction de la Condition
Pour exceller en programmation, vous devez toujours pratiquer. Donc, dans cette tâche, vous devez également mémoriser les fonctions du chapitre précédent. Si vous n'êtes pas solide sur les fonctions du dernier chapitre, regardez les indices pour les réviser.
Tâche
Swipe to start coding
- Extraire toutes les lignes des colonnes
'name
' et'hazardous'
en utilisant l'attribut.loc[]
. - Filtrer les données ; extraire les lignes où
'hazardous'
est True. - Afficher les cinq premières lignes du jeu de données
data_filtered
.
Solution
Tout était clair ?
Merci pour vos commentaires !
Section 2. Chapitre 2
Sélection des Données en Fonction de la Condition
Pour exceller en programmation, vous devez toujours pratiquer. Donc, dans cette tâche, vous devez également mémoriser les fonctions du chapitre précédent. Si vous n'êtes pas solide sur les fonctions du dernier chapitre, regardez les indices pour les réviser.
Tâche
Swipe to start coding
- Extraire toutes les lignes des colonnes
'name
' et'hazardous'
en utilisant l'attribut.loc[]
. - Filtrer les données ; extraire les lignes où
'hazardous'
est True. - Afficher les cinq premières lignes du jeu de données
data_filtered
.
Solution
Tout était clair ?
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Section 2. Chapitre 2