Accéder aux données
Leçon 5 sur 19 du cours Analyse de données avec Pandas de Coddy.
Après avoir chargé les données dans un dataframe, vous pouvez accéder à des données spécifiques de plusieurs manières. Pour sélectionner une colonne, utilisez des crochets et le nom de la colonne :
column = df['column_name']La variable column contiendra une série. (Vous souvenez-vous que chaque colonne est un objet series ?)
Pour sélectionner une ligne, utilisez les fonctions loc ou iloc. Par exemple :
df.iloc[0] df.loc[0]Les deux renverront la première ligne. Nous en apprendrons davantage sur leurs différences plus tard dans ce cours.
Pour récupérer une cellule spécifique du dataframe, ajoutez un nombre supplémentaire à iloc (loc ne prend pas en charge cette fonctionnalité). iloc signifie index loc.
df.iloc[0,1]Cela renverra la cellule row = 0, et column = 1.
Défi
FacileCréez une fonction nommée specific_returner qui accepte un nom de fichier et une chaîne de caractères représentant un index ou un nom de colonne (s'il s'agit d'un index, convertissez-le en un entier).
S'il s'agit d'un index, retournez la ligne correspondante, et s'il s'agit d'un nom de colonne, retournez la colonne correspondante.
Essayez vous-même
import pandas as pd
def specific_returner(file_name, value):
# Écrire le code iciToutes les leçons de Analyse de données avec Pandas
1Introduction
Pourquoi utiliser Pandas ?Structures de données dans PandasChargement de données dans un DataFrame4Analyse de données avec Pandas
Statistiques descriptivesGroupement et agrégation de donnéesDifférentes agrégationsFusion et concaténation2Travailler avec le DataFrame
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