Une autre façon de renommer les colonnes dans un DataFrame Pandas consiste à utiliser la méthode set_axis . C'est une méthode flexible et pratique qui peut être utilisée pour renommer les colonnes en sélectionnant leur indice ou leur étiquette.
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.
Vous pouvez le faire soit en changeant directement l'attribut, soit avec la fonction "set_option()". Pour pouvoir afficher tous les noms de colonnes, vous pouvez également utiliser les méthodes et attributs de l'objet "columns". La méthode "toList()" transforme l'objet en liste, ce qui permet de l'afficher entièrement.
Renommez une colonne
On peut ainsi renommer une ou plusieurs colonnes via la syntaxe : mon_dataframe. rename(columns={'ancien nom': 'nouveau nom'}) .
pour renommer une colonne il suffit d'utiliser la fonction names(). names(data) renvoie le nom des colonnes d'une data. frame sous la forme d'un vecteur. names(data)[5] est le nom de la 5ème colonne.
Un Data Frame est un objet qui est présent dans la plupart des logiciels de traitements de données, c'est une matrice à 2 dimensions, chaque colonne a un type et toutes les cellules de cette colonne sont de ce type (nombre, dates, texte).
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.
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.
La méthode la plus simple pour supprimer une colonne d'un DataFrame consiste à utiliser la méthode drop . Vous pouvez utiliser la méthode drop avec le paramètre axis=1 pour indiquer que vous souhaitez supprimer une colonne.
Pour supprimer des lignes en fonction de certaines conditions, sélectionnez l'index des lignes qui remplissent la condition spécifique et transmettez cet index à la méthode drop() . Dans ce code, (df['Unit_Price'] >400) & (df['Unit_Price'] < 600) est la condition pour supprimer les lignes.
Sélectionnez une colonne, puis sélectionnez Transformer> Renommer. Vous pouvez également double-cliquer sur l'en-tête de colonne. Entrez le nouveau nom.
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.
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.
Pour avoir un DataFrame au lieu d'un Numpy Array, utilisez après l'opération de normalisation : df = pd. DataFrame(X_transformed, columns = ['fixed acidity', 'volatile acidity', 'citric acid', 'residual sugar', 'chlorides', 'free sulfur dioxide', 'total sulfur dioxide', 'density', 'pH', 'sulphates', 'alcohol']) .
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.
Activez la fenêtre de l'éditeur de données. Double-cliquez sur un nom de variable dans la zone supérieure de la colonne dans Vue de données ou cliquez sur l'onglet Vue de variable. Entrez le nom de la nouvelle variable dans la cellule Nom de la variable.
Pour récupérer les derniers caractères (les plus à droite) d'un string, il suffit d'utiliser la syntaxe x[-nb:] où nb représente le nombre de caractères à récupérer.
reset_index(drop = True, inplace = True) : modifie le dataframe directement. Pour un dataframe qui a une colonne 'A' : df. set_index('A') renvoie un dataframe où l'index est la colonne A et la colonne A a disparu du dataframe lui-même.