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Questions and Answers
Quelle méthode permet de combiner deux DataFrames en conservant tous les indices non nuls?
Quelle méthode permet de combiner deux DataFrames en conservant tous les indices non nuls?
- append
- pd.merge
- combine_first (correct)
- pd.concat
Quel est l'effet des fonctions d'agrégation sur les dimensions d'un DataFrame?
Quel est l'effet des fonctions d'agrégation sur les dimensions d'un DataFrame?
- Elles réduisent la dimension d'une unité. (correct)
- Elles augmentent le nombre de dimensions.
- Elles ne changent pas les dimensions.
- Elles transforment les dimensions en lignes.
Quelle commande permet de réaliser des fonctions d'agrégation multiples sur une seule colonne d'un DataFrame groupé?
Quelle commande permet de réaliser des fonctions d'agrégation multiples sur une seule colonne d'un DataFrame groupé?
- df.groupby('col').apply()
- df.agg()
- gb['col2'].agg([np.sum, np.mean]) (correct)
- df.transform()
Quel est le problème potentiel lors de la concaténation de DataFrames?
Quel est le problème potentiel lors de la concaténation de DataFrames?
Quel est l'usage de l'argument ignore_index dans pd.concat?
Quel est l'usage de l'argument ignore_index dans pd.concat?
Quel résultat retourne la méthode df.groupby('cat').describe()?
Quel résultat retourne la méthode df.groupby('cat').describe()?
Quelle fonction permet de transformer des valeurs dans un DataFrame de manière à avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1?
Quelle fonction permet de transformer des valeurs dans un DataFrame de manière à avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1?
Quelle commande permet de concaténer deux DataFrames horizontalement?
Quelle commande permet de concaténer deux DataFrames horizontalement?
Quel type de données peut contenir un objet Series ?
Quel type de données peut contenir un objet Series ?
Que se produit-il lors de l'arithmétique entre deux objets Series ?
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Comment peut-on créer un objet Series à partir d'une plage de nombres ?
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Quel est le résultat de l'opération suivante : Series(range(0,4)) + Series(range(1,5)) ?
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Quelle est la fonction utilisée pour charger une DataFrame à partir d'une base de données MySQL ?
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Quel est le produit de l'opération suivante : Series(['a', 'b']) * 3 ?
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Que contient un objet Index dans pandas ?
Que contient un objet Index dans pandas ?
Quel est le résultat de la multiplication suivante : Series(range(6)) * Series(range(6)) ?
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Quelle méthode permet de supprimer toutes les lignes d'un DataFrame contenant des valeurs NaN?
Quelle méthode permet de supprimer toutes les lignes d'un DataFrame contenant des valeurs NaN?
Que renvoie la méthode s.isnull() sur une série s contenant des valeurs NaN?
Que renvoie la méthode s.isnull() sur une série s contenant des valeurs NaN?
Comment peut-on remplir les valeurs NaN d'une série avec des zéros?
Comment peut-on remplir les valeurs NaN d'une série avec des zéros?
Quelle méthode est utilisée pour renommer les catégories dans une série catégorique?
Quelle méthode est utilisée pour renommer les catégories dans une série catégorique?
Quelle commande permet de remplacer les espaces par des valeurs NaN dans un DataFrame?
Quelle commande permet de remplacer les espaces par des valeurs NaN dans un DataFrame?
Quel effet produit la commande df.dropna(thresh=2)?
Quel effet produit la commande df.dropna(thresh=2)?
Quel sera le résultat de la ligne s.cat.ordered = False quand s est une série catégorique?
Quel sera le résultat de la ligne s.cat.ordered = False quand s est une série catégorique?
Comment pandas traite-t-il les comparaisons d'entiers avec l'infini positif et négatif?
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Que fait la méthode s.cat.remove_categories() sur une série ?
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Quel est le résultat de la commande df = df[::2]
?
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?
Quelle méthode est utilisée pour obtenir des statistiques descriptives sur les colonnes d'un DataFrame ?
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Que fait la commande df = df[df['col2'] >= 0.0]
?
Que fait la commande df = df[df['col2'] >= 0.0]
?
Comment peut-on appliquer une fonction de chaîne pour convertir tous les éléments d'une colonne en minuscules ?
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Quelle commande permet de trier les lignes d'un DataFrame par plusieurs colonnes ?
Quelle commande permet de trier les lignes d'un DataFrame par plusieurs colonnes ?
Quelle fonction permet de concaténer deux colonnes d'un DataFrame ?
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Quel effet a la commande df = df.drop('row_label')
?
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?
Quelle méthode permet de compter la fréquence des valeurs uniques dans une colonne ?
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Que se passe-t-il si on essaie d'utiliser un entier sans deux-points dans l'indexation ?
Que se passe-t-il si on essaie d'utiliser un entier sans deux-points dans l'indexation ?
Quel est le but de la méthode df.crosstab() ?
Quel est le but de la méthode df.crosstab() ?
Quelle méthode est utilisée pour vérifier si une chaîne commence par un motif spécifique ?
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Quelle est l'importance de vérifier if df.index.is_unique
?
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?
Quel effet a la méthode s = df['col'].str.replace('old', 'new') ?
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Comment obtenir une échantillonnage aléatoire de 20 lignes dans un DataFrame ?
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Quelle commande utilise-t-on pour sélectionner des lignes par position entière ?
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Quel est le rôle de la fonction zscore
dans le traitement des données ?
Quel est le rôle de la fonction zscore
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Quelle est la fonction de mean_r
dans la transformation des données ?
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dans la transformation des données ?
Comment la fonction filter
est-elle utilisée dans pandas ?
Comment la fonction filter
est-elle utilisée dans pandas ?
Quel type d'objet est un Timestamp dans pandas ?
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Quelle syntaxe est correcte pour définir un Timestamp dans pandas ?
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Quelle est la portée des Timestamps dans pandas ?
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Quel est le résultat de df.groupby('cat').transform(zscore)
?
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?
Quand peut-on utiliser plusieurs fonctions de transformation ?
Quand peut-on utiliser plusieurs fonctions de transformation ?
Flashcards
Objet Series
Objet Series
Tableau unidimensionnel ordonné de données avec un index. Toutes les données ont le même type.
Index d'un objet Series
Index d'un objet Series
Il fournit les étiquettes pour les objets Series et DataFrame ; Il peut contenir des objets hashables uniquement.
Type de données d'un Series
Type de données d'un Series
Tous les éléments dans un objet Series ont le même type de données.
Arithmétique vectorisée
Arithmétique vectorisée
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Exemple d'addition de Series
Exemple d'addition de Series
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Exemple de multiplication de Series
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Transformation des Series
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Création d'un DataFrame
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Ajout de lignes à un DataFrame
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Tri des lignes d'un DataFrame
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Suppression de lignes par étiquette
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Sélection de lignes aléatoires
Sélection de lignes aléatoires
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Sélection de lignes par condition booléenne
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Sélection de lignes par position
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Test de l'unicité des index
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Copie d'un DataFrame
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Concaténation de DataFrames
Concaténation de DataFrames
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Fonction agg
Fonction agg
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Fonction describe
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Fonction combine_first
Fonction combine_first
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Fonction groupby
Fonction groupby
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Fonction agg
(multiples fonctions)
Fonction agg
(multiples fonctions)
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Transformations de groupes
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gb['col2']
gb['col2']
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Fonction zscore
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Transformation groupée
Transformation groupée
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Remplacer les valeurs manquantes
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Filtrage groupé
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Timestamp
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Period
Period
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Index hiérarchique
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Group by level
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Supprimer les catégories
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Vérifier les nombres finis
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Statistiques descriptives
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Corrélation des colonnes
Corrélation des colonnes
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Opérations sur les chaînes de caractères
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Expressions régulières
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Compter les valeurs
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Table de contingence
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Données manquantes
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Supprimer les lignes avec des NaN
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Remplacer les NaN
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Types de données catégoriques
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Trier les catégories
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Renommer les catégories
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Ajouter des catégories
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Infinis
Infinis
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Study Notes
Pandas DataFrame Object
- Pandas DataFrame is a two-dimensional data structure with rows and columns.
- Columns are made up of pandas Series objects.
- DataFrames are useful for storing and analyzing tabular data.
Series Object
- A Series is a one-dimensional, ordered array of data with an index.
- All data in a Series has the same data type.
- Arithmetic operations on Series are vectorized after aligning the indexes.
Index Object
- The Index object provides labels for the Series and DataFrame axes.
- Only hashable objects are allowed in the Index.
- A DataFrame has two Indexes, one for columns and one for rows.
Loading Data
- DataFrames can be loaded from various sources, including CSV files, Excel files, and databases (MySQL).
- The
pd.read_csv()
,pd.read_excel()
, andpd.read_sql_table()
functions are used for loading data.
Data in Series and DataFrame
- Combining Series into a DataFrame is possible using
pd.concat()
. - Series arithmetic operations will align the indexes before performing calculations.
- Additional columns can be created by assigning new values.
Saving Data
- DataFrames can be saved in various formats, including CSV files, Excel files, and databases (MySQL).
- Functions such as
df.to_csv()
,df.to_excel()
, anddf.to_sql()
facilitate saving.
Working with DataFrame
df.info()
,df.head()
,df.tail()
, anddf.describe()
provide basic DataFrame information.- Methods like
df.copy()
,df.astype()
,df.sort()
support data manipulation. - DataFrames can be iterated over rows and columns using
df.iterrows()
anddf.iteritems()
.
Mathematics on DataFrames
- Basic mathematical operations (addition, subtraction, multiplication, division) can be performed on DataFrames.
Filtering and Selecting Data
- Selecting rows and columns can be achieved using labels, integer positions, or Boolean indexing.
- Filtering is done based on conditions using Boolean indexing.
- Using
.loc
,.iloc
, or.ix
allows flexible selections.
Working with Rows
- Selecting rows by label or by integer position is supported.
- Boolean indexing is used to select rows based on conditions.
.drop()
removes rows based on labels or positions.
Working with Columns
- Selecting columns by name, integer positions or by Boolean indexing is possible.
Working with Cells
- Accessing cells by row and column labels (
.at
) or integer positions (.iat
) is efficient.
Joining and Combining DataFrames
- DataFrames are joined using
merge()
method (like SQL joins) orconcat()
for stacking. combine_first()
can be used to fill NaN values, prioritizing one DataFrame over the other.
Group By Operations
groupby()
splits the DataFrame into groups and applies a function to each separately.- Aggregating functions, such as
sum()
,mean()
,count()
, can be applied to groups.
Working with Times and Dates
- Pandas provides tools to work with dates and times (Timestamp and Period).
- Time zone information can be handled in Pandas.
- Upsampling (converting to higher frequency) and downsampling (converting to lower frequency) of time series are supported.
Working with Missing and Non-Finite Data
- Pandas uses
NaN
to represent missing numeric data. - The
isnull()
,notnull()
, andfillna()
methods handle missing values in Series and DataFrames.
Working with Categorical Data
- Pandas has a categorical data type for representing categorical variables.
- Operations for reordering, renaming, and adding new categories are available.
Basic Statistics
- Summary statistics (mean, median, standard deviation) are calculated using methods like
.describe()
. - Correlation and covariance between columns can be analyzed.
- Histogram binning and regression operations can be performed using pandas.
Working with Strings
- String manipulations like lowercasing, uppercasing, and extractions can be applied to strings in a Series.
- Regular expressions are supported for more complex pattern matching.
Studying That Suits You
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Description
Ce quiz explore les concepts de base des objets DataFrame et Series dans la bibliothèque Pandas. Apprenez à manipuler des structures de données tabulaires et à effectuer des opérations de chargement de données à partir de différentes sources. Testez vos connaissances sur les principales fonctionnalités et méthodes disponibles dans Pandas.