Pandas python
TD : Pandas python. Rechercher de 53 000+ Dissertation Gratuites et MémoiresPar Ahmed Amine • 2 Septembre 2020 • TD • 317 Mots (2 Pages) • 648 Vues
La version de pandas que j’utilises est 0.25.1, le data set que j’ai étudié est envoyé en piece jointe avec ce fichier.[pic 1]
< df = pandas.read_table("C:\college-basketball-dataset\cbb.csv",sep = ',',header = 0)>
Type(df)=
Il contient 1757 ligne et 24 colonnes.
[pic 2]
Les colonnes présentes sont : Index(['TEAM', 'CONF', 'G', 'W', 'ADJOE', 'ADJDE', 'BARTHAG', 'EFG_O', 'EFG_D',
'TOR', 'TORD', 'ORB', 'DRB', 'FTR', 'FTRD', '2P_O', '2P_D', '3P_O',
'3P_D', 'ADJ_T', 'WAB', 'POSTSEASON', 'SEED', 'YEAR'],
dtype='object')
Le type de chaque colonne :
[pic 3]
D’autres informations sur les données :
[pic 4]
Descriptions des données :
[pic 5]
Focalisons nous sur une colonne spécifique :[pic 6]
[pic 7]
Ajoutons un ensemble de colonnes :
[pic 8]
Affichons les premiers valeurs de la colonne TEAM :
[pic 9]
Affichons les dernières valeurs de la colonne TEAM :
[pic 10]
Statistiques descriptifs :
[pic 11]
Calcul explicite de la moyenne de la colonne G :
[pic 12]
Comptage des valeurs de la colonne SEED :
[pic 13]
La première valeur de la colonne YEAR :
[pic 14]
Ses 3 premiers valeurs :
[pic 15]
Afficher les valeurs en les triant en ordre croissant :
[pic 16]
Obtenir les indices de ces valeurs triées :
[pic 17]
Le tri peut être généralisé aux DataFrame :
[pic 18][pic 19]
Boucler sur l’ensemble des données :
[pic 20]
Passage par la librairie numpy :
[pic 21][pic 22]
Accès à la valeur située en (0,0) :
[pic 23]
Valeur située en dernière ligne, première colonne :
[pic 24]
5 premières valeurs de toutes les colonnes :
[pic 25]
5 dernières lignes de toutes les colonnes :
[pic 26]
5 premières lignes et deux premières colonnes :
[pic 27]
[pic 28]
Liste des équipes qui sont classé premiers dans la postseason :
[pic 29]
Pour comptabiliser le nombre des champions et non champions :
[pic 30]
On ajoute les équipes qui ont finis 2emes :
[pic 31][pic 32]
[pic 33]
[pic 34]
[pic 35]
[pic 36][pic 37]
[pic 38]
[pic 39]
[pic 40] [pic 41]
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[pic 46]
...