Pandas DataFrames
Qu'est-ce qu'un DataFrame ?
Un Pandas DataFrame est une structure de données à 2 dimensions, comme un tableau à 2 dimensions ou un tableau avec des lignes et des colonnes.
Exemple
Créez un DataFrame Pandas simple :
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Résultat
calories duration
0 420 50
1 380 40
2 390 45
Localiser la ligne
Comme vous pouvez le voir dans le résultat ci-dessus, le DataFrame est comme un tableau avec des lignes et des colonnes.
Les pandas utilisent l' locattribut pour renvoyer une ou plusieurs lignes spécifiées
Exemple
Renvoyer la ligne 0 :
#refer to the row index:
print(df.loc[0])
Résultat
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
Remarque : cet exemple renvoie une Pandas Series .
Exemple
Renvoyer les lignes 0 et 1 :
#use a list of indexes:
print(df.loc[[0, 1]])
Résultat
calories duration
0 420 50
1 380 40
Remarque : lors de l'utilisation []de , le résultat est un Pandas DataFrame .
Obtenir une certification!
10 $ S'INSCRIRE
Index nommés
Avec l' indexargument, vous pouvez nommer vos propres index.
Exemple
Ajoutez une liste de noms pour donner un nom à chaque ligne :
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration":
[50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2",
"day3"])
print(df)
Résultat
calories duration
day1 420 50
day2 380 40
day3 390 45
Localiser les index nommés
Utilisez l'index nommé dans l' locattribut pour renvoyer la ou les lignes spécifiées.
Exemple
Retour "jour2":
#refer to the named index:
print(df.loc["day2"])
Résultat
calories 380 duration 40 Name: 0, dtype: int64
Charger des fichiers dans un DataFrame
Si vos ensembles de données sont stockés dans un fichier, Pandas peut les charger dans un DataFrame.
Exemple
Chargez un fichier séparé par des virgules (fichier CSV) dans un DataFrame :
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
Vous en apprendrez plus sur l'importation de fichiers dans les chapitres suivants.