Sélectionner des lignes
Fait partie de la section Données et visualisations du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 37 sur 60.
Ce chapitre se termine avec les meilleures ventes d'une boutique, sélectionnées comme ceci :
Tout commence par une ligne, un échantillon. pandas y accède de deux façons : iloc compte les positions à partir de 0, comme une liste ; loc utilise son étiquette :
planets = pd.DataFrame(
{"moons": [0, 1, 2, 95], "diameter_km": [4879, 12756, 6792, 142984]},
index=["Mercury", "Earth", "Mars", "Jupiter"],
)
print(planets.iloc[2])
print(planets.loc["Earth"])Cela affiche deux lignes, chacune étant une Series étiquetée par les colonnes :
moons 2
diameter_km 6792
Name: Mars, dtype: int64
moons 1
diameter_km 12756
Name: Earth, dtype: int64Ajoutez un nom de colonne pour une cellule : planets.loc["Jupiter", "moons"] vaut 95. iloc[-1] désigne la dernière ligne.
Dans un tableau lu à partir d’un fichier CSV, les étiquettes correspondent aux positions jusqu’à ce que les lignes soient filtrées ou triées.
Défi
MoyenLes résultats d’une course de 10 km se trouvent dans race.csv, avec un coureur par ligne dans l’ordre d’arrivée et les colonnes runner, club et minutes. Le programme charge le fichier dans race et lit une place, où 1 correspond au vainqueur.
- Affiche qui a terminé à cette place.
- Affiche son temps.
- Affiche qui a terminé dernier.
Pour une autre course et la place 2 :
Place 2: Ola Berg
Time: 51.5 minutes
Last: Kim ItoEssayez vous-même
import pandas as pd
race = pd.read_csv("race.csv")
place = int(input())
# Écrivez votre code ci-dessous
Cette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.
Toutes les leçons de Données et visualisations
1Introduction
Bonjour, Machine LearningQu’est-ce qu’un modèle ?Importer des bibliothèquesVotre premier graphique4Façonner les données
Remodeler les tableauxJoindre des tableauxNombres aléatoiresRécapitulatif : simulation de dés2Tableaux NumPy
Créer des tableauxForme et taillePlages de nombresIndexation et découpageRécapitulatif : grille de températures5Graphiques en courbes et nuages de points
Étiquettes et titresNuages de pointsPlusieurs courbes et légendesCouleurs et marqueursFigures et axesRécapitulatif : pas hebdomadaires8Filtrer et trier
Sélectionner des lignesFiltrer des lignesTrier les valeursNouvelles colonnesRécapitulatif : meilleurs produits3Calculs sur les tableaux
Opérations mathématiques sur des tableaux entiersStatistiques récapitulativesStatistiques par axeDiffusionMasques booléensRécapitulatif : notes d’examen6Graphiques de données
Diagrammes en barresHistogrammesPlusieurs graphiques en unImages sous forme de tableauxRécapitulatif : rapport sur les précipitationsEntraînez-vous par vous-même : Compilateur Python en ligne