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.
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.
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.
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.
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 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.
Le fonctionnement de Pandas repose sur les « DataFrames » : des tableaux de données en deux dimensions, dont chaque colonne contient les valeurs d'une variable et chaque ligne contient un ensemble de valeurs de chaque colonne. Les données stockées dans un DataFrame peuvent être des nombres ou des caractères.
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 ne lire qu'une partie d'un fichier, on peut passer un nombre en argument à read() qui lui indiquera combien de caractères lire à partir de la position courante du pointeur interne. Enfin, pour ne lire qu'une ligne d'un fichier, on peut utiliser la méthode readline() .
Ouvrir un fichier en Python avec fopen()
Pour cela, on utilise la fonction fopen() . La fonction fopen() renvoie un objet de type “fichier” (type file en anglais). Cette fonction nous permet d'ouvrir un fichier pour y réaliser différentes opérations. Ouvre un fichier en lecture seule.
Chargez des données avec les fonctions intégrées de Python
Pour lire et écrire un fichier, vous pouvez utiliser la fonction intégrée open() , qui requiert deux paramètres : le nom du fichier et le mode. Nom du fichier : le chemin d'accès au fichier que vous voulez lire ou dans lequel vous voulez écrire.
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.
Quelques conditions sont à respecter : avoir au moins 22 ans et travailler 365 jours par an. Pour postuler, cliquez ici. Selon le World Wildlife Fund (WWF), il ne resterait aujourd'hui que 2.000 pandas géants en liberté. L'actualité par la rédaction de RTL dans votre boîte mail.
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python. Les arrays NumPy présentent des avantages par rapport aux listes Python traditionnelles.
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.
PySpark est une librairie qui permet d'utiliser Apache Spark avec le langage de programmation Python. Pour bien comprendre PySpark, il est donc nécessaire de mieux cerner Apache Spark. Ce dernier est un framework open source facile et rapide d'utilisation.
Pour convertir un array numpy en dataframe pandas, nous utilisons la fonction pandas. DataFrame() de la bibliothèque Python Pandas.
La fonction Pandas permettant de faire une concaténation est la fonction concat . Pour concaténer plusieurs data frames, il suffit de placer l'ensemble de ceux-ci dans une liste, et d'utiliser la fonction concat sur cette liste. Le souci d'une concaténation, c'est qu'elle ne gère pas du tout les index par défaut.