Pour accéder à une colonne d'un data frame, il suffit d'utiliser la syntaxe nom_dataframe[nom_colonne] . Ainsi, on accède à la variable email de notre data frame clients . La syntaxe permet une lecture assez claire de ce à quoi on essaie d'accéder.
Pour obtenir les colonnes d'une DataFrame, on peut utiliser l'attribut "columns". Si votre DataFrame est trop grande, vous n'obtiendrez par défaut qu'un résultat partiel. Pour afficher la totalité des colonnes avec cette instruction, vous devez modifier les paramètres de la librairie Pandas.
Pour créer une nouvelle colonne dans votre dataframe, il existe plusieurs solutions. La fonction "assign()" permet notamment de créer une nouvelle colonne. Vous pouvez utiliser une colonne de votre dataframe en paramètre. Une simple assignation de la nouvelle colonne permet également de la créer.
Si vous connaissez la table de laquelle vous voulez sélectionner des données, mais pas tous les noms de colonne, utilisez la touche de fonction Draw dans le panneau Requête SQL pour afficher les noms de colonne. Sur la ligne de commande QMF, tapez le nom de la table dont vous voulez afficher les colonnes.
Il s'agit d'un format de texte destiné à la présentation de données tabulaires. Chaque ligne du fichier est une ligne du tableau. Les valeurs des colonnes individuelles sont séparées par un symbole de séparation - une virgule (,), un point-virgule (;) ou un autre symbole.
Une autre façon d'insérer une nouvelle colonne dans un DataFrame Pandas est d'utiliser la méthode insert . La méthode insert prend trois arguments : loc , column et value . loc est l'indice de la colonne où nous voulons insérer la nouvelle colonne.
Un data frame est une structure bidimensionnelle. Cela signifie que les données sont alignées de façon tabulaire en colonnes et en lignes. Le format de ces structures est comparable aux dictionnaires Python. Les valeurs sont en effet les Séries tandis que les clés sont les noms des colonnes.
Méthode A : Excel ou Google Spreadsheet
Accédez à l'onglet « Données » du ruban, puis cliquez sur « Texte en colonnes » Dans l'assistant « Texte en colonnes », sélectionnez « Délimité » et cliquez sur « Suivant » Sous « Délimiteurs », cochez la case à côté de la « virgule » et décochez toutes les autres cases.
La fonction tolist() est une méthode intégrée dans Pandas qui convertit un DataFrame en liste. Vous appelez simplement cette fonction sur votre DataFrame et elle renvoie une liste. Comme vous pouvez le voir, la fonction tolist() renvoie une liste de listes, où chaque liste interne correspond à une ligne du DataFrame.
La méthode « Iloc » permet aussi de filtrer une partie du DataFrame. En premier paramètre de la ligne 0 à la ligne 2. Puis en deuxième paramètre de la première colonne à la deuxième. Pour rappel les index commencent à 0.
Pour créer une DataFrame avec des colonnes vides, il faut utiliser le paramètre "colums" dans le constructeur de la DataFrame. On peut alors indiquer une série contenant les colonnes désignées par leurs intitulés. Il est également possible d'utiliser des index plutôt que des colonnes pour contenir les données.
La fonction colnames() permet de renommer le nom des colonnes d'un dataframe .
Il est possible également de transformer plusieurs colonnes ou toutes les colonnes d'un dataframe en accompagnant la méthode « to_numeric » avec la méthode « apply() »: Cette fonction tentera de transformer des objets non numériques tels que des chaînes en entiers ou en nombre à virgule flottante.
La Dataframe est une structure de données qui organise les données en lignes et en colonnes, ce qui en fait une structure de données bidimensionnelle. Vous pouvez l'imaginer comme une feuille de calcul ou une table SQL, ou encore un dictionnaire d'objets Series. C'est généralement l'objet pandas le plus utilisé.
Afin d'extraire les données d'un fichier CSV, nous devons parcourir les lignes à l'aide d'une boucle et utiliser des méthodes de fractionnement pour extraire les données. Les fichiers CSV sont utilisés par des programmes qui gèrent de grandes quantités de données.
Sélectionnez la cellule, la plage ou la colonne contenant le texte à fractionner. Sous l'onglet Données, dans le groupe Outils de données, cliquez sur Convertir. Suivez les instructions de l' Assistant Conversion pour indiquer la façon dont vous souhaitez diviser le texte en colonnes distinctes.
Pour un CSV, il faut sélectionner « délimité » puisqu'on a des virgules qui séparent chaque valeur. Clique sur « suivant ». Dans l'étape 2 de la conversion, tu dois choisir quel symbole sépare les valeurs. Il peut s'agir d'une tabulation, d'un point-virgule, d'une virgule, d'un espace, ou autre (au choix).
Pandas est une librairie python qui permet de manipuler facilement des données à analyser : manipuler des tableaux de données avec des étiquettes de variables (colonnes) et d'individus (lignes). ces tableaux sont appelés DataFrames, similaires aux dataframes sous R.
Afficher un échantillon du dataframe
On se contentera d'afficher juste un sous ensemble du dataframe en utilisant la fonction head (ou tail par symétrie). df_paris. head() par défaut retourne les 5 premières lignes.
Créez un DataFrame à l'aide de la méthode DataFrame(). Enregistrez le DataFrame en tant que fichier csv à l'aide de la méthode to_csv() avec le paramètre sep sous la forme « \ t ». Chargez le fichier CSV nouvellement créé à l'aide de la méthode read_csv() en tant que DataFrame. Affichez le nouveau DataFrame.