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Pandas Rank: Guide du débutant pour un classement efficace

Pandas Rank: Guide du débutant pour un classement efficace

MoeNagy Dev

Pandas rank: Comprendre et appliquer les fonctions de classement

Pandas rank: Introduction aux fonctions de classement

Aperçu du classement dans l'analyse de données

Le classement est une technique fondamentale d'analyse de données qui attribue une position relative ou un ordre à chaque élément d'un ensemble de données. C'est un outil puissant pour comprendre la distribution des valeurs, identifier les valeurs aberrantes et prendre des décisions éclairées en fonction de la performance comparative des points de données.

Importance du classement dans la manipulation de données et la prise de décisions

Les fonctions de classement dans Pandas, telles que la fonction rank(), jouent un rôle crucial dans diverses tâches de manipulation de données et de prise de décisions. Elles vous permettent de :

  • Comprendre la position relative des points de données au sein d'un ensemble de données
  • Identifier les éléments les mieux performants ou les moins performants
  • Analyser la distribution des valeurs et détecter les anomalies éventuelles
  • Faciliter les comparaisons et l'étalonnage des différents points de données
  • Soutenir les processus de prise de décision en fournissant une hiérarchie de classement claire

Pandas rank: La fonction rank()

Comprendre la fonction rank()

La fonction rank() dans Pandas est un outil polyvalent qui vous permet d'attribuer des classements aux éléments d'une série ou d'un dataframe. Elle offre une façon flexible d'ordonner et de comparer les points de données en fonction de leurs valeurs relatives.

Syntaxe et paramètres de la fonction rank()

La fonction rank() dans Pandas a la syntaxe suivante :

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False)

Voici une brève explication des principaux paramètres :

  • axis : Détermine la direction du classement (0 pour les lignes, 1 pour les colonnes).
  • method : Spécifie la méthode pour gérer les valeurs égales lors du classement.
  • numeric_only : Détermine s'il faut classer uniquement les colonnes numériques ou toutes les colonnes.
  • na_option : Spécifie comment traiter les valeurs manquantes (NaN) lors du classement.
  • ascending : Détermine l'ordre de classement (True pour croissant, False pour décroissant).
  • pct : Calcule le classement en pourcentage au lieu du classement standard.

Pandas rank: Méthodes de classement

method='average' : Attribution du classement moyen aux valeurs égales

Lorsqu'il y a des valeurs égales dans l'ensemble de données, l'option method='average' attribue le classement moyen à ces éléments égaux. Cela signifie que si plusieurs éléments ont la même valeur, ils se verront attribuer la moyenne des classements qu'ils auraient reçus s'ils n'étaient pas égaux.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='average')
print(df)

Résultat :

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.5
2     85   2.5
3     80   4.0
4     75   1.0

method='min' : Attribution du classement minimum aux valeurs égales

L'option method='min' attribue le classement minimum aux éléments égaux. Cela signifie que si plusieurs éléments ont la même valeur, ils se verront attribuer le classement le plus bas qu'ils auraient reçu s'ils n'étaient pas égaux.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='min')
print(df)

Résultat :

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   2.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='max' : Attribution du classement maximum aux valeurs égales

L'option method='max' attribue le classement maximum aux éléments égaux. Cela signifie que si plusieurs éléments ont la même valeur, ils se verront attribuer le classement le plus élevé qu'ils auraient reçu s'ils n'étaient pas égaux.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='max')
print(df)

Résultat :

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   3.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

method='dense' : Attribution du classement consécutif suivant aux valeurs égales

L'option method='dense' attribue le classement consécutif suivant aux éléments égaux. Cela signifie que si plusieurs éléments ont la même valeur, ils se verront attribuer le classement disponible suivant, ce qui leur permet d'éviter les classements qui auraient été attribués aux éléments égaux.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense')
print(df)

Résultat :

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   4.0
2     85   4.0
3     80   3.0
4     75   1.0

method='first' : Attribution du classement en fonction de l'ordre d'apparition

L'option method='first' attribue des classements en fonction de l'ordre d'apparition des éléments dans le jeu de données. Cela signifie que si plusieurs éléments ont la même valeur, ils se verront attribuer des classements dans l'ordre de leur apparition dans les données, indépendamment de leur valeur réelle.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, 85, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Rank'] = df['Score'].rank(method='first')
print(df)

Résultat :

   Score  Rank
0     90   5.0
1     85   2.0
2     85   3.0
3     80   4.0
4     75   1.0

Pandas rank: Gestion des valeurs manquantes

Traitement des valeurs NaN (Not a Number) lors du classement

La fonction rank() dans Pandas offre plusieurs options pour gérer les valeurs manquantes (NaN) dans le processus de classement.

method='dense' et valeurs manquantes

Lorsque vous utilisez l'option method='dense', la fonction rank() sautera les classements correspondant aux valeurs manquantes, attribuant ainsi le classement consécutif suivant aux valeurs non manquantes.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

df['Rank'] = df['Score'].rank(method='dense') print(df)

Résultat:

Score Rank 0 90.0 4.0 1 85.0 3.0 2 NaN NaN 3 80.0 2.0 4 75.0 1.0


#### Classement avec ou sans prise en compte des valeurs manquantes
Vous pouvez contrôler la gestion des valeurs manquantes dans la fonction `rank()` en utilisant le paramètre `na_option`. Les options disponibles sont les suivantes :
- `'keep'` (par défaut) : conserve les valeurs manquantes et leur attribue un rang NaN.
- `'top'` : considère les valeurs manquantes comme la plus petite valeur possible, les classant en premier.
- `'bottom'` : considère les valeurs manquantes comme la plus grande valeur possible, les classant en dernier.

Exemple :
```python
import pandas as pd

data = {'Score': [90, 85, np.nan, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# Classement en conservant les valeurs manquantes
df['Rang_conserver'] = df['Score'].rank(na_option='keep')

# Classement en considérant les valeurs manquantes comme les plus petites
df['Rang_top'] = df['Score'].rank(na_option='top')

# Classement en considérant les valeurs manquantes comme les plus grandes
df['Rang_bottom'] = df['Score'].rank(na_option='bottom')

print(df)

Résultat :

     Score  Rang_conserver  Rang_top  Rang_bottom
0     90.0             4.0       4.0          5.0
1     85.0             3.0       3.0          4.0
2       NaN             NaN       1.0          1.0
3     80.0             2.0       2.0          3.0
4     75.0             1.0       1.0          2.0

Classement Pandas : Classement par colonnes

Classement d'un DataFrame par plusieurs colonnes

La fonction rank() de Pandas peut également être utilisée pour classer les lignes d'un DataFrame en fonction des valeurs de plusieurs colonnes. Cela vous permet d'établir une hiérarchie de classement plus complexe.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classement du DataFrame par plusieurs colonnes
df['Rang'] = df.rank(method='average', ascending=False)['Score']
print(df)

Résultat :

       Nom  Score  Age  Rang
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Spécification de l'ordre de classement pour chaque colonne

Vous pouvez également contrôler l'ordre de classement (croissant ou décroissant) pour chaque colonne individuellement lors du classement d'un DataFrame par plusieurs colonnes.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85],
        'Age': [25, 30, 28, 35, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classement du DataFrame par plusieurs colonnes avec des ordres de classement différents
df['Rang'] = df.rank(method='average', ascending=[False, True])['Score']
print(df)

Résultat :

       Nom  Score  Age  Rang
0    Alice     90   25   1.0
2  Charlie     92   28   2.0
3    David     88   35   3.0
1      Bob     85   30   4.5
4      Eve     85   27   4.5

Classement Pandas : Classement avec Regroupement

Classement au sein de groupes ou sous-ensembles de données

La fonction rank() peut être combinée avec la fonction groupby() pour effectuer un classement au sein de groupes spécifiques ou de sous-ensembles d'un DataFrame.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Département': ['Ventes', 'Ventes', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classement des scores dans chaque département
df['Rang'] = df.groupby('Département')['Score'].rank(method='average')
print(df)

Résultat :

   Département  Score  Rang
0       Ventes     90   2.0
1       Ventes     85   1.0
2    Marketing     92   2.0
3    Marketing     88   1.0
4           IT     85   1.0
5           IT     92   2.0

Combinaison des fonctions groupby() et rank()

En combinant les fonctions groupby() et rank(), vous pouvez effectuer des opérations de classement plus complexes, telles que le classement au sein de sous-groupes ou de groupes imbriqués.

Exemple :

import pandas as pd
 
data = {'Département': ['Ventes', 'Ventes', 'Marketing', 'Marketing', 'IT', 'IT'],
        'Équipe': ['Est', 'Ouest', 'Nord', 'Sud', 'Central', 'Distance'],
        'Score': [90, 85, 92, 88, 85, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Classement des scores dans chaque département et chaque équipe
df['Rang'] = df.groupby(['Département', 'Équipe'])['Score'].rank(method='average')
print(df)

Résultat :

   Département   Équipe  Score  Rang
0       Ventes    Est     90   2.0
1       Ventes    Ouest   85   1.0
2    Marketing   Nord     92   2.0
3    Marketing   Sud      88   1.0
### Manipulation des chemins de fichiers
En Python, vous pouvez travailler avec des chemins de fichiers absolus et relatifs. Les chemins absolus commencent à partir du répertoire racine, tandis que les chemins relatifs commencent à partir du répertoire de travail actuel.

Voici un exemple de manipulation d'un chemin de fichier relatif :

```python
# Ouvrir un fichier dans le répertoire actuel
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()

# Ouvrir un fichier dans un sous-répertoire
file = open('data/example.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()

Vous pouvez également utiliser le module os pour travailler de manière plus efficace avec les chemins de fichiers :

import os
 
# Obtenir le répertoire de travail actuel
current_dir = os.getcwd()
print(current_dir)
 
# Joindre les chemins pour créer un chemin de fichier complet
file_path = os.path.join(current_dir, 'data', 'example.txt')
file = open(file_path, 'r')
content = file.read()
file.close()

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction os.getcwd() pour obtenir le répertoire de travail actuel, puis nous utilisons la fonction os.path.join() pour créer un chemin de fichier complet en joignant le répertoire actuel, un sous-répertoire 'data', et le nom de fichier 'example.txt'.

Gestion des exceptions de fichiers

Lorsque vous travaillez avec des fichiers, il est important de gérer les exceptions qui peuvent se produire, comme lorsque le fichier n'existe pas ou lorsque vous n'avez pas les permissions pour y accéder. Vous pouvez utiliser un bloc try-except pour attraper et gérer ces exceptions :

try:
    file = open('example.txt', 'r')
    content = file.read()
    print(content)
    file.close()
except FileNotFoundError:
    print("Erreur : fichier introuvable.")
except PermissionError:
    print("Erreur : vous n'avez pas les permissions pour accéder au fichier.")

Dans cet exemple, nous enveloppons les opérations liées aux fichiers dans un bloc try. Si une exception FileNotFoundError ou PermissionError se produit, le bloc except correspondant gérera l'exception et affichera un message d'erreur.

Travail avec les répertoires

Création et navigation dans les répertoires

En plus de travailler avec des fichiers, vous pouvez également travailler avec des répertoires (dossiers) en Python en utilisant le module os.

Voici un exemple de création d'un nouveau répertoire et de navigation vers celui-ci :

import os
 
# Créer un nouveau répertoire
os.mkdir('new_directory')
 
# Changer le répertoire de travail actuel
os.chdir('new_directory')
 
# Obtenir le répertoire de travail actuel
current_dir = os.getcwd()
print(current_dir)

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction os.mkdir() pour créer un nouveau répertoire appelé 'new_directory', puis nous utilisons la fonction os.chdir() pour changer le répertoire de travail actuel vers le nouveau répertoire. Enfin, nous utilisons la fonction os.getcwd() pour obtenir le répertoire de travail actuel et l'afficher.

Liste des contenus d'un répertoire

Vous pouvez utiliser la fonction os.listdir() pour lister les contenus d'un répertoire :

import os
 
# Liste les contenus du répertoire actuel
contents = os.listdir()
print(contents)
 
# Liste les contenus d'un répertoire spécifique
directory = 'data'
contents = os.listdir(directory)
print(contents)

Dans cet exemple, nous listons d'abord les contenus du répertoire actuel en utilisant os.listdir() sans aucun argument. Ensuite, nous listons les contenus du répertoire 'data' en passant le chemin du répertoire en argument à os.listdir().

Suppression de répertoires

Vous pouvez utiliser la fonction os.rmdir() pour supprimer un répertoire vide, et la fonction shutil.rmtree() du module shutil pour supprimer un répertoire et son contenu de manière récursive :

import os
import shutil
 
# Supprimer un répertoire vide
os.rmdir('empty_directory')
 
# Supprimer un répertoire et son contenu
shutil.rmtree('non_empty_directory')

Dans cet exemple, nous utilisons os.rmdir() pour supprimer un répertoire vide appelé 'empty_directory', et shutil.rmtree() pour supprimer un répertoire non vide appelé 'non_empty_directory' et tout son contenu.

Travail avec le système de fichiers

Vérification de l'existence d'un fichier

Vous pouvez utiliser la fonction os.path.exists() pour vérifier si un fichier ou un répertoire existe :

import os
 
# Vérifier si un fichier existe
file_path = 'example.txt'
if os.path.exists(file_path):
    print(f'Le fichier "{file_path}" existe.')
else:
    print(f'Le fichier "{file_path}" n\'existe pas.')
 
# Vérifier si un répertoire existe
dir_path = 'data'
if os.path.exists(dir_path):
    print(f'Le répertoire "{dir_path}" existe.')
else:
    print(f'Le répertoire "{dir_path}" n\'existe pas.')

Dans cet exemple, nous utilisons os.path.exists() pour vérifier si le fichier 'example.txt' et le répertoire 'data' existent.

Obtenir des informations sur un fichier

Vous pouvez utiliser la fonction os.path.getsize() pour obtenir la taille d'un fichier, et la fonction os.path.getmtime() pour obtenir la dernière date de modification d'un fichier :

import os
from datetime import datetime
 
# Obtenir la taille d'un fichier
file_path = 'example.txt'
file_size = os.path.getsize(file_path)
print(f'La taille du fichier "{file_path}" est de {file_size} octets.')
 
# Obtenir la dernière date de modification d'un fichier
last_modified = os.path.getmtime(file_path)
last_modified_datetime = datetime.fromtimestamp(last_modified)
print(f'Le fichier "{file_path}" a été modifié pour la dernière fois le {last_modified_datetime}.')

Dans cet exemple, nous utilisons os.path.getsize() pour obtenir la taille du fichier 'example.txt' en octets, et os.path.getmtime() pour obtenir la dernière date de modification du fichier, que nous convertissons ensuite en format de date lisible en utilisant le module datetime.

Copie, déplacement et renommage de fichiers

Vous pouvez utiliser le module shutil pour copier, déplacer et renommer des fichiers :

import shutil
 
# Copier un fichier
shutil.copy('example.txt', 'example_copy.txt')
 
# Déplacer un fichier
shutil.move('example.txt', 'data/example.txt')
 
# Renommer un fichier
shutil.move('example_copy.txt', 'renamed_file.txt')

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction shutil.copy() pour créer une copie du fichier 'example.txt', la fonction shutil.move() pour déplacer le fichier 'example.txt' dans le répertoire 'data', et de nouveau la fonction shutil.move() pour renommer le fichier 'example_copy.txt' en 'renamed_file.txt'.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris à travailler avec des fichiers et des répertoires en Python en utilisant la fonction intégrée open() et les modules os et shutil. Vous avez vu comment lire à partir de fichiers, écrire dedans, gérer les chemins de fichiers et effectuer des opérations sur les fichiers et les répertoires tels que la création, la suppression et la liste des contenus.

Ces compétences liées aux fichiers sont essentielles pour de nombreuses applications Python, allant du traitement des données et de l'analyse aux tâches d'administration système. En maîtrisant ces techniques, vous pouvez gérer et manipuler efficacement les fichiers et les répertoires, rendant vos programmes Python plus puissants et polyvalents.

N'oubliez pas de gérer toujours les exceptions liées aux fichiers, car elles peuvent survenir fréquemment et provoquer un comportement inattendu dans votre code. De plus, soyez conscient des permissions de fichiers et des droits d'accès lorsque vous travaillez avec le système de fichiers.

Avec les connaissances que vous avez acquises grâce à ce tutoriel, vous êtes maintenant équipé pour aborder une large gamme de tâches basées sur des fichiers et intégrer la manipulation de fichiers de manière transparente dans vos projets Python.

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