Manipulation Des Données Avec Pandas — Recette Regal Du Matin De
Bien que les séries chronologiques soient également disponibles dans scikit-learn, Pandas a une sorte de fonctionnalités plus conformes. Manipulation des données avec pandas video. Dans ce module de Pandas, nous pouvons inclure la date et l'heure de chaque enregistrement et récupérer les enregistrements de dataframe. Nous pouvons trouver les données dans une certaine plage de date et d'heure en utilisant le module pandas nommé Time series. Discutons de quelques objectifs majeurs pour présenter l'analyse des séries chronologiques des pandas. Objectifs de l'analyse des séries chronologiques Créer la série de dates Travailler avec l'horodatage des données Convertir les données de chaîne en horodatage Découpage des données à l'aide de l'horodatage Rééchantillonnez votre série chronologique pour différents agrégats de périodes / statistiques récapitulatives Travailler avec des données manquantes Maintenant, faisons une analyse pratique de certaines données pour démontrer l'utilisation des séries chronologiques des pandas.
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Avant de démarrer, il est nécessaire de charger la librairie Pandas. Pandas est une librairie python qui permet de manipuler facilement des données à analyser. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Charger un dataframe avec read_csv ou read_table df = ad_csv("") #ou df = ad_table("", sep=";") Créer un csv à partir d'un dataframe avec _csv("") Changer l'index d'un dataframe avec. set_index t_index("index_souhaité") Filtrer son dataframe avec et # On affiche ici toutes les lignes ayant la valeur "value" ainsi que les colonnes associées ["value", :) # On affiche ici la colonne Category ainsi que les lignes associées [:, "Category"] # On affiche toutes les lignes pour lesquelles la valeur de Rating est supérieure à 4. 5 [mydataframe["Rating"]>4.
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Si nous souhaitons créer une nouvelle colonne avec quelques autres colonnes en entrée, la fonction apply peut parfois être très utile. def rule(x, y): if x == 'high' and y > 10: return 1 else: return 0 df = Frame({ 'c1':[ 'high', 'high', 'low', 'low'], 'c2': [0, 23, 17, 4]}) df['new'] = (lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1) () Dans le code ci-dessus, nous définissons une fonction avec deux variables d'entrée, et nous utilisons la fonction apply pour l'appliquer aux colonnes 'c1' et 'c2'. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. Mais le problème de la méthode apply c'est qu'elle est parfois trop lente. Si vous souhaitez calculer le maximum de deux colonnes 'c1' et 'c2', vous pouvez bien sûr utiliser apply de cette façon: df['maximum'] = (lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) Mais dans ce cas, ce sera plus rapide en utilisant directement la méthode max() comme cela: df['maximum'] = df[['c1', 'c2']](axis =1) Astuce: N'utilisez pas apply si vous pouvez faire le même travail avec d'autres fonctions intégrées (elles sont souvent plus rapides).
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Vous pouvez utiliser () et () pour compter le nombre de valeurs manquantes dans les colonnes spécifiées. import pandas as pd import numpy as np df = Frame({ 'id': [1, 2, 3], 'c1':[0, 0, ], 'c2': [, 1, 1]}) df = df[['id', 'c1', 'c2']] df['num_nulls'] = df[['c1', 'c2']]()(axis=1) () 8. Sélectionner des lignes avec des IDs spécifiques En SQL, nous pouvons le faire en utilisant SELECT * FROM … WHERE ID in ('A001', 'C022', …) pour obtenir des enregistrements avec des IDs spécifiques. Si vous voulez faire la même chose avec pandas, vous pouvez taper: df_filter = df['ID'](['A001', 'C022',... ]) df[df_filter] 9. Manipulation de données pour l'apprentissage automatique avec Pandas | Cadena Blog. Groupes de percentile Vous avez une colonne numérique, et vous aimeriez classer les valeurs de cette colonne en groupes, disons les 5% supérieurs dans le groupe 1, 5-20% dans le groupe 2, 20-50% dans le groupe 3, les 50% inférieurs dans le groupe 4. Bien sûr, vous pouvez le faire avec, mais j'aimerais vous proposer une autre option ici: import numpy as np cut_points = [rcentile(df['c'], i) for i in [50, 80, 95]] df['group'] = 1 for i in range(3): df['group'] = df['group'] + (df['c'] < cut_points[i]) # ou <= cut_points[i] Ce qui est rapide à exécuter (aucune fonction apply utilisée).
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Cette méthode remplit chaque ligne manquante avec la valeur de la ligne supérieure la plus proche. On pourrait aussi l'appeler le forward-filling: df. f illna(method='ffill', inplace=True) Remplissage des lignes manquantes avec des valeurs à l'aide de bfill Ici, vous allez remplacer la méthode ffill mentionnée ci-dessus par bfill. Elle remplit chaque ligne manquante dans le DataFrame avec la valeur la plus proche en dessous. Celle-ci est appelée backward-filling: (method='bfill', inplace=True) La méthode replace() Vous pouvez remplacer les valeurs Nan d'une colonne spécifique par la moyenne, la médiane, le mode ou toute autre valeur. Voyez comment cela fonctionne en remplaçant les lignes nulles d'une colonne nommée par sa moyenne, sa médiane ou son mode: import pandas import numpy #ceci nécessite que vous ayez préalablement installé numpy Remplacez les valeurs nulles par la moyenne: df['A']. replace([], df[A](), inplace=True) Remplacer la colonne A avec la médiane: df['B']. Manipulation des données avec pandas. replace([], df[B](), inplace=True) Utilisez la valeur modale pour la colonne C: df['C'].
Ensuite, pour vérifier le résultat, nous utilisons la fonction d'impression. Afin de manipuler des séries temporelles, nous avons besoin d'un index datetime afin que dataframe soit indexé sur l'horodatage. Ici, nous ajoutons une nouvelle colonne supplémentaire dans pandas dataframe. Code n ° 4: string_data = [ str (x) for x in range_date] print (string_data[ 1: 11]) ['2019-01-01 00:01:00', '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00', '2019-01-01 00:04: 00 ', ' 2019-01-01 00:05:00 ', ' 2019-01-01 00:06:00 ', ' 2019-01-01 00:07:00 ', ' 2019-01-01 00: 08:00 ', ' 2019-01-01 00:09:00 ', ' 2019-01-01 00:10:00 '] Ce code utilise simplement les éléments de data_rng et est converti en chaîne et en raison du grand nombre de données, nous découpons les données et imprimons la liste des dix premières valeurs string_data. En utilisant le for each loop in list, nous obtenons toutes les valeurs qui sont dans la série range_date. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.
Voilà un petit déjeuner protéiné pour être sûre de ne pas avoir faim dans la matinée! Je ne mets que les blancs car j'utilise beaucoup d'œufs dans la semaine et ça ferait trop. Mais vous pouvez mettre un œuf entier et un blanc par exemple ou ne mettre que 2 blancs… Il est parfait après la préparation de la bûche tiramisu qui utilise 3 jaunes! Régal du matin au fromage blanc. Vous pouvez l'agrémenter comme vous aimez. J'ai mis quelques exemples en photos pour vous donner des idées. Vous pouvez ajouter de la pâte à tartiner maison choco noisette, du bananatella, une sauce très chocolat 0pp, une sauce chocolat 0pp, une sauce chocolat philadelphia, une sauce chocolat cacahuète crunchy … et bien sûr des fruits, un laitage… Avec sauce chocolat 0pp. Total de la recette: 1 persopoint Weight Watchers (à recalculer pour vous) Ingrédients pour 1 personne: 1 persopoint (à recalculer pour vous) 36g de flocons (0pp) (Je mets généralement moitié flocons de sarrasin et moitié de flocons d'avoine complète) 3 blancs d'œufs (0pp) 100g de skyr, (1pp) ou de yaourt de soja 1 petite banane bien mûre ou une 1/2 si elle est grande (l'autre moitié ira sur le régal du matin) Cannelle selon vos goûts (beaucoup pour moi) Je ne sucre pas, à vous de voir si vous voulez en rajouter.
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cuisine facile algerie entree escalope de dinde plat cuisine rapide ramadan escalopes de poulet Enregistrer Sommaire: Nom de la recette: escalope de dinde au paprika et aux herbes Publie Le: 2016-08-03Temps de preparation: 5MTemps de cuisson: 5M Temps total: 10MAverage rating 3. 5 Based on 10 Review(s) Source: Le sucré salé d'Oum Souhaib Galette des rois à la frangipane pate feuilletée maison - Le Sucré Salé d'Oum Souhaib Tags: Oeuf, Dessert, Beurre, Sel, Sucre, Amande, Crème, Farine, Pâte feuilletée, Crème pâtissière, Gâteau, Sucré, Galette, Galette des rois, Fruit, Feuilleté, Algerie, Frangipane, Pâtissière, Afrique, Feuille, Fruit à coque, Afrique du Nord, Poché, Pâte Selem alaykoum/bonjour Voici la galette que j'ai faite ce week-end!! toujours avec la pate feuilletée express link, bien feuilletée, hyper croustillante…trop trop bonnedepuis que j'ai testé…je ne peux plus m'en passer!! Recette regal dumatin.fr. pour la farce, j'ai mit moitié crème amande et moitié crème patissirère, un vrai régal!! à faire et à refaire!!
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Ce pancake géant est une idée de @apouww sur Connect qui a […] Ces pancakes à la farine d'arachide ressemblent à des mini crêpes, avec […] Voici une recette de pancakes légers que j'adore, et qui est beaucoup […] Voilà un petit déjeuner protéiné pour être sûre de ne pas avoir […]
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Refaire cuire 1 min environ. C'est prêt! - à l'aide de la spatule, mettre les petits tas sur une assiette et verser sur le dessus du miel ou tout autre topping sucré. Déguster. => Retrouvez moi sur INSTAGRAM:
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