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Maîtriser .loc en Python: Guide pour les débutants

Maîtriser .loc en Python: Guide pour les débutants

MoeNagy Dev

Comprendre l'accessoire .loc

Qu'est-ce que l'accessoire .loc?

L'accessoire .loc dans pandas est un outil puissant pour sélectionner et accéder à des données dans un DataFrame ou une Series en fonction des étiquettes de ligne et de colonne. Il vous permet de sélectionner des données en spécifiant explicitement les étiquettes de ligne et de colonne, plutôt que d'utiliser des index numériques comme avec l'accessoire .iloc.

Accéder aux données en utilisant des étiquettes de ligne et de colonne

Pour accéder aux données en utilisant l'accessoire .loc, vous devez fournir les étiquettes de ligne et de colonne en tant qu'arguments. Voici un exemple de base:

import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame d'exemple
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]},
                  index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'])
 
# Accéder à un élément unique
print(df.loc['row2', 'B'])  # Résultat: 20
 
# Accéder à une ligne
print(df.loc['row3'])
# Résultat:
# A    3
# B   30
# Name: row3, dtype: int64
 
# Accéder à une colonne
print(df.loc[:, 'A'])
# Résultat:
# row1    1
# row2    2
# row3    3
# row4    4
# row5    5
# Name: A, dtype: int64

Dans l'exemple ci-dessus, nous créons un DataFrame d'exemple avec les étiquettes de ligne 'row1' à 'row5' et les étiquettes de colonne 'A' et 'B'. Nous montrons ensuite comment utiliser l'accessoire .loc pour sélectionner un élément unique, une ligne complète et une colonne complète.

Sélection d'éléments, de lignes et de colonnes individuelles

L'accessoire .loc vous permet de sélectionner des éléments individuels, des lignes et des colonnes en fournissant les étiquettes appropriées. Voici quelques exemples:

# Sélectionner un élément unique
print(df.loc['row2', 'B'])  # Résultat: 20
 
# Sélectionner une ligne
print(df.loc['row3'])
# Résultat:
# A    3
# B   30
# Name: row3, dtype: int64
 
# Sélectionner une colonne
print(df.loc[:, 'A'])
# Résultat:
# row1    1
# row2    2
# row3    3
# row4    4
# row5    5
# Name: A, dtype: int64

Sélection de plusieurs lignes et colonnes

Vous pouvez également utiliser l'accessoire .loc pour sélectionner plusieurs lignes et colonnes en fournissant une liste ou une plage d'étiquettes:

# Sélectionner plusieurs lignes
print(df.loc[['row2', 'row4']])
#    A   B
# row2  2  20
# row4  4  40
 
# Sélectionner plusieurs colonnes
print(df.loc[:, ['A', 'B']])
#        A   B
# row1   1  10
# row2   2  20
# row3   3  30
# row4   4  40
# row5   5  50
 
# Sélectionner une plage de lignes
print(df.loc['row2':'row4'])
#        A   B
# row2   2  20
# row3   3  30
# row4   4  40

Dans les exemples ci-dessus, nous montrons comment sélectionner plusieurs lignes et colonnes en utilisant des listes ou des plages d'étiquettes.

Sélections conditionnelles avec .loc

Filtrer les lignes et les colonnes en fonction de conditions

L'accessoire .loc peut également être utilisé pour filtrer les lignes et les colonnes en fonction de conditions spécifiques. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez sélectionner des données qui répondent à certains critères.

# Filtrer les lignes en fonction d'une condition
print(df.loc[df['A'] > 3])
#        A   B
# row4   4  40
# row5   5  50
 
# Filtrer les colonnes en fonction d'une condition
print(df.loc[:, df.columns.str.startswith('A')])
#        A
# row1   1
# row2   2
# row3   3
# row4   4
# row5   5

Dans le premier exemple, nous filtrons le DataFrame pour inclure uniquement les lignes où la valeur dans la colonne 'A' est supérieure à 3. Dans le deuxième exemple, nous filtrons le DataFrame pour inclure uniquement les colonnes dont les noms commencent par 'A'.

Combinaison de plusieurs conditions à l'aide d'opérateurs booléens

Vous pouvez également combiner plusieurs conditions à l'aide des opérateurs booléens tels que & (et) et | (ou) pour créer des filtres plus complexes.

# Combinaison de plusieurs conditions à l'aide d'opérateurs booléens
print(df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40)])
#        A   B
# row3   3  30

Dans cet exemple, nous sélectionnons les lignes où la valeur dans la colonne 'A' est supérieure à 2 et la valeur dans la colonne 'B' est inférieure à 40.

Sélection des lignes et des colonnes en fonction de conditions complexes

L'accessoire .loc vous permet de créer des conditions complexes en combinant plusieurs filtres et en utilisant des opérateurs booléens. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous devez effectuer une sélection et une extraction de données plus avancées.

# Sélection des lignes et des colonnes en fonction de conditions complexes
print(df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40), ['A', 'B']])
#        A   B
# row3   3  30

Dans cet exemple, nous sélectionnons les lignes où la valeur dans la colonne 'A' est supérieure à 2 et la valeur dans la colonne 'B' est inférieure à 40, et nous ne retournons que les colonnes 'A' et 'B'.

Modification des données avec .loc

Attribution de valeurs à des éléments spécifiques

L'accessoire .loc peut également être utilisé pour attribuer des valeurs à des éléments spécifiques dans un DataFrame ou une Series.

# Attribution d'une valeur à un élément spécifique
df.loc['row2', 'B'] = 25
print(df)
#        A   B
# row1   1  10
# row2   2  25
# row3   3  30
# row4   4  40
# row5   5  50

Dans cet exemple, nous utilisons l'accessoire .loc pour attribuer la valeur 25 à l'élément de la ligne 'row2' et de la colonne 'B'.

Mise à jour de plusieurs lignes et colonnes

Vous pouvez également utiliser l'accessoire .loc pour mettre à jour plusieurs lignes et colonnes en même temps.

# Mise à jour de plusieurs lignes et colonnes
df.loc[['row2', 'row4'], ['A', 'B']] = [[12, 125], [42, 420]]
print(df)
#         A    B
# row1    1   10
# row2   12  125
# row3    3   30
# row4   42  420
# row5    5   50

Dans cet exemple, nous utilisons l'accessoire .loc pour mettre à jour les valeurs dans les colonnes 'A' et 'B' pour les lignes 'row2' et 'row4'.

Gestion des données manquantes avec .loc

L'accessoire .loc peut également être utilisé pour gérer les données manquantes dans un DataFrame ou une Series.

# Créer un DataFrame avec des données manquantes
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, None, 50]},
                  index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5'])
 
# Remplir les valeurs manquantes à l'aide de .loc
df.loc[:, 'A'] = df['A'].fillna(0)

Veuillez fournir la traduction française de ce fichier Markdown. S'il y a un "frontmatter", assurez-vous de traduire le paramètre de langue en "fr" correspondant. Pour le code, ne traduisez pas le code, traduisez seulement les commentaires. Ne traduisez pas le contenu de l'exemple de consigne. Voici le fichier :

df.loc[:, 'B'] = df['B'].fillna(0)
print(df)
#        A   B
# row1   1  10
# row2   2  20
# row3   0  30
# row4   4   0
# row5   5  50

Dans cet exemple, nous créons un DataFrame avec des valeurs manquantes dans les colonnes "A" et "B". Nous utilisons ensuite l'accessoire .loc pour remplir les valeurs manquantes par 0 pour les deux colonnes.

Techniques avancées avec .loc

Chainer .loc avec d'autres opérations pandas

L'accessoire .loc peut être chaîné avec d'autres opérations pandas pour créer des flux de travail plus complexes de sélection et de manipulation de données.

# Chaîner .loc avec d'autres opérations pandas
filtered_df = df.loc[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 40), ['A', 'B']]
filtered_df['C'] = filtered_df['A'] + filtered_df['B']
print(filtered_df)
#        A   B   C
# row3   3  30  33

Dans cet exemple, nous utilisons d'abord l'accessoire .loc pour filtrer le DataFrame en fonction d'une condition, puis nous créons une nouvelle colonne 'C' qui est la somme des colonnes 'A' et 'B' pour les lignes filtrées.

Gestion des index hiérarchiques (multi-niveaux)

L'accessoire .loc peut également être utilisé pour travailler avec des DataFrames ou des Series qui ont des index hiérarchiques (multi-niveaux).

# Créer un DataFrame avec un index multi-niveaux
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('groupe1', 'ligne1'), ('groupe1', 'ligne2'),
                                                  ('groupe2', 'ligne1'), ('groupe2', 'ligne2'),
                                                  ('groupe2', 'ligne3')],
                                                 names=['groupe', 'ligne']))
 
# Accéder aux données en utilisant .loc avec des index multi-niveaux
print(df.loc[('groupe2', 'ligne1'), 'A'])  # Sortie : 3
print(df.loc[('groupe1', slice(None)), 'B'])
# Sortie :
# ('groupe1', 'ligne1')    10
# ('groupe1', 'ligne2')    20
# Name: B, dtype: int64

Dans cet exemple, nous créons un DataFrame avec un index multi-niveaux, puis nous montrons comment utiliser l'accessoire .loc pour sélectionner des données en fonction de l'index hiérarchique.

Combinaison de .loc avec d'autres accessoires pandas (par ex., .at, .iat)

L'accessoire .loc peut être combiné avec d'autres accessoires pandas, tels que .at et .iat, pour fournir un accès aux données plus précis et plus efficace.

# Combinaison de .loc avec .at et .iat
print(df.at[('groupe2', 'ligne1'), 'A'])  # Sortie : 3
print(df.iat[2, 0])  # Sortie : 3

Dans cet exemple, nous utilisons l'accessoire .at pour sélectionner un seul élément en fonction des étiquettes de ligne et de colonne, et l'accessoire .iat pour sélectionner un seul élément en fonction des positions entières de ligne et de colonne.

Considérations de performance avec .loc

Comprendre l'efficacité de .loc

L'accessoire .loc est généralement plus efficace que l'indexation booléenne ou l'indexation basée sur des entiers (.iloc) pour les grands ensembles de données, car il évite les calculs et la copie de données inutiles.

# Comparaison de .loc, .iloc et de l'indexation booléenne
import pandas as pd
import numpy as np
 
# Créer un grand DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000000, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
 
# Comparaison avec timeit
%timeit df.loc[df['A'] > 0.5, ['B', 'C']]
%timeit df.iloc[df['A'] > 0.5, [1, 2]]
%timeit df[(df['A'] > 0.5) & (df['B'] < 0.7)]

Dans cet exemple, nous créons un grand DataFrame et comparons les performances de .loc, .iloc et de l'indexation booléenne pour sélectionner un sous-ensemble de lignes et de colonnes. L'accessoire .loc est généralement le plus efficace des trois méthodes.

Comparaison de .loc avec d'autres méthodes de sélection (par ex., .iloc, indexation booléenne)

Bien que l'accessoire .loc soit généralement efficace, il peut y avoir des cas où d'autres méthodes de sélection, telles que .iloc ou l'indexation booléenne, peuvent être plus appropriées en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et de la structure des données.

# Comparaison de .loc, .iloc et de l'indexation booléenne
# Quand utiliser chaque méthode
# .loc : Lorsque vous avez des données étiquetées et que vous voulez sélectionner en fonction des étiquettes
# .iloc : Lorsque vous avez des index numériques et que vous voulez sélectionner en fonction de la position
# Indexation booléenne : Lorsque vous voulez filtrer les données en fonction de conditions complexes

Il est important de comprendre les compromis et de choisir la méthode de sélection appropriée en fonction de vos besoins spécifiques.

Listes et tuples

Les listes et les tuples sont tous deux des types de séquence en Python, mais ils présentent quelques différences clés. Les listes sont modifiables, ce qui signifie que vous pouvez changer leurs éléments, tandis que les tuples sont immuables, ce qui signifie que leurs éléments ne peuvent pas être modifiés.

Listes

Les listes sont définies à l'aide de crochets []. Voici un exemple :

fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']

Vous pouvez accéder aux éléments individuels d'une liste en utilisant leur index, qui commence à 0 :

print(fruits[0])  # Sortie : 'pomme'
print(fruits[1])  # Sortie : 'banane'

Vous pouvez également modifier les éléments d'une liste :

fruits[1] = 'orange'
print(fruits)  # Sortie : ['pomme', 'orange', 'cerise']

Les listes ont de nombreuses méthodes utiles, telles que append(), insert(), remove() et pop(). Voici un exemple :

fruits.append('raisin')
fruits.insert(1, 'poire')
fruits.remove('orange')
dernier_fruit = fruits.pop()
print(fruits)  # Sortie : ['pomme', 'poire', 'cerise']
print(dernier_fruit)  # Sortie : 'raisin'

Tuples

Les tuples sont définis à l'aide de parenthèses (). Voici un exemple :

point = (3, 4)

Vous pouvez accéder aux éléments individuels d'un tuple en utilisant leur index, tout comme avec les listes :

print(point[0])  # Sortie : 3
print(point[1])  # Sortie : 4

Cependant, vous ne pouvez pas modifier les éléments d'un tuple :

point[0] = 5  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Les tuples sont souvent utilisés pour représenter des données immuables, telles que des coordonnées ou des paires clé-valeur.

Dictionnaires

Les dictionnaires sont une autre structure de données importante en Python. Ils sont utilisés pour stocker des paires clé-valeur, où les clés sont uniques et les valeurs peuvent être de n'importe quel type de données.

Les dictionnaires sont définis à l'aide des accolades {} et les paires clé-valeur sont séparées par des deux-points :.

person = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 35,
    'occupation': 'Software Engineer'
}

Dictionnaires

Un dictionnaire en Python est une structure de données qui permet de stocker des paires clé-valeur.

Voici un exemple de création d'un dictionnaire et d'accès à ses valeurs :

personne = {
    'nom': 'John Doe',
    'âge': 35,
    'occupation': 'Ingénieur logiciel'
}
 
print(personne['nom'])  # Sortie : 'John Doe'
print(personne['âge'])  # Sortie : 35

Vous pouvez également ajouter, modifier et supprimer des paires clé-valeur dans un dictionnaire :

personne['email'] = 'john.doe@example.com'
personne['âge'] = 36
del personne['occupation']
print(personne)  # Sortie : {'nom': 'John Doe', 'âge': 36, 'email': 'john.doe@example.com'}

Les dictionnaires possèdent plusieurs méthodes utiles, telles que keys(), values() et items(), qui vous permettent de travailler avec les clés et les valeurs du dictionnaire.

print(list(personne.keys()))   # Sortie : ['nom', 'âge', 'email']
print(list(personne.values())) # Sortie : ['John Doe', 36, 'john.doe@example.com']
print(list(personne.items()))  # Sortie : [('nom', 'John Doe'), ('âge', 36), ('email', 'john.doe@example.com')]

Les dictionnaires sont très polyvalents et peuvent être utilisés pour stocker des structures de données complexes, telles que des dictionnaires imbriqués ou des listes de dictionnaires.

Instructions conditionnelles

Les instructions conditionnelles en Python permettent d'exécuter des blocs de code différents en fonction de certaines conditions.

L'instruction conditionnelle la plus courante est l'instruction if-elif-else :

x = 10
if x > 0:
    print("x est positif")
elif x < 0:
    print("x est négatif")
else:
    print("x est zéro")

Vous pouvez également utiliser les opérateurs et, ou et non pour combiner plusieurs conditions :

âge = 25
if âge >= 18 and âge < 65:
    print("Vous êtes adulte")
else:
    print("Vous n'êtes pas adulte")

Une autre instruction conditionnelle utile est l'opérateur ternaire, qui permet d'écrire une simple instruction if-else en une seule ligne :

est_étudiant = True
statut = "Étudiant" if est_étudiant else "Non étudiant"
print(statut)  # Sortie : "Étudiant"

Les instructions conditionnelles sont essentielles pour construire une logique complexe dans vos programmes Python.

Boucles

Les boucles en Python permettent d'exécuter un bloc de code de manière répétée jusqu'à ce qu'une certaine condition soit remplie.

La boucle la plus courante est la boucle for, qui est utilisée pour itérer sur une séquence (comme une liste, un tuple ou une chaîne de caractères) :

fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
for fruit in fruits:
    print(fruit)

Vous pouvez également utiliser la fonction range() pour créer une séquence de nombres à itérer :

for i in range(5):
    print(i)  # Sortie : 0, 1, 2, 3, 4

La boucle while est utilisée lorsque vous ne connaissez pas le nombre d'itérations à l'avance et que la boucle doit se poursuivre jusqu'à ce qu'une condition spécifique soit remplie :

compte = 0
while compte < 3:
    print("Bonjour")
    compte += 1

Vous pouvez utiliser les instructions break et continue pour contrôler le flux d'une boucle :

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue  # Ignorer les nombres pairs
    if i > 7:
        break     # Arrêter la boucle lorsque i est supérieur à 7
    print(i)      # Sortie : 1, 3, 5, 7

Les boucles sont essentielles pour automatiser des tâches répétitives et traiter de grandes quantités de données dans vos programmes Python.

Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui effectuent une tâche spécifique. Elles vous permettent d'organiser votre code et de le rendre plus modulaire et plus maintenable.

Vous définissez une fonction à l'aide du mot-clé def, suivi du nom de la fonction et d'un ensemble de parenthèses. Le corps de la fonction est indenté et peut contenir n'importe quel code Python valide.

def saluer(nom):
    print(f"Bonjour, {nom} !")
 
saluer("Alice")  # Sortie : "Bonjour, Alice !"

Les fonctions peuvent également prendre des arguments et renvoyer des valeurs :

def ajouter_nombres(a, b):
    return a + b
 
résultat = ajouter_nombres(3, 4)
print(résultat)  # Sortie : 7

Vous pouvez également définir des valeurs par défaut pour les arguments de la fonction :

def saluer(nom, message="Bonjour"):
    print(f"{message}, {nom} !")
 
saluer("Bob")       # Sortie : "Bonjour, Bob !"
saluer("Charlie", "Salut")  # Sortie : "Salut, Charlie !"

Les fonctions peuvent également être définies avec un nombre variable d'arguments en utilisant la syntaxe *args et **kwargs :

def afficher_nombres(*args):
    for arg in args:
        print(arg)
 
afficher_nombres(1, 2, 3)   # Sortie : 1, 2, 3
afficher_nombres(4, 5, 6, 7, 8)  # Sortie : 4, 5, 6, 7, 8

Les fonctions sont un élément fondamental de la programmation Python et sont essentielles pour créer un code modulaire, réutilisable et maintenable.

Modules et Packages

En Python, les modules et les packages sont utilisés pour organiser et distribuer du code.

Un module est un fichier Python unique qui contient des définitions et des instructions. Vous pouvez importer un module à l'aide du mot-clé import :

import math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793

Vous pouvez également importer des fonctions ou des variables spécifiques d'un module :

from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Sortie : 4.0

Les packages sont des collections de modules liés. Ils sont organisés dans une structure de répertoires hiérarchique, chaque répertoire contenant un fichier __init__.py.

Voici un exemple d'utilisation d'un package :

import mon_package.mon_module
mon_package.mon_module.ma_fonction()

Vous pouvez également utiliser le mot-clé from pour importer des éléments spécifiques d'un package :

from mon_package.mon_module import ma_fonction
ma_fonction()

Les modules et les packages sont essentiels pour organiser et distribuer du code Python, car ils vous permettent de créer un code réutilisable et maintenable pouvant être partagé avec d'autres.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris les concepts clés suivants en Python :

  • Listes et Tuples : Types de séquences pour stocker des collections de données
  • Dictionnaires : Structures de données pour stocker des paires clé-valeur
  • Instructions conditionnelles : Exécution de code en fonction de conditions
  • Boucles : Répétition de blocs de code
  • Fonctions : Blocs de code réutilisables qui effectuent des tâches spécifiques
  • Modules et Packages : Organisation et distribution de code Python

Ces concepts sont fondamentaux pour la programmation en Python et serviront de base solide pour la construction d'applications plus complexes. N'oubliez pas de pratiquer et d'expérimenter avec ces concepts pour approfondir votre compréhension et devenir un programmeur Python plus compétent.

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