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Pandas Where

Pandas Where: Maîtriser l'outil de filtrage puissant

MoeNagy Dev

Les bases de Pandas Where

Comprendre l'objectif et les fonctionnalités de la méthode pandas where()

La méthode where() dans la bibliothèque Pandas est un outil puissant pour le filtrage conditionnel et la sélection de données. Elle vous permet de créer un nouveau DataFrame ou Series en appliquant une condition booléenne à un existant, tout en préservant la structure et la forme d'origine des données.

La syntaxe de base de la méthode where() est :

df.where(condition, other=None, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

Ici, condition est une expression booléenne qui détermine quels éléments du DataFrame ou du Series doivent être conservés. Le paramètre other spécifie la valeur à utiliser à la place des éléments qui ne remplissent pas la condition.

Reconnaître l'importance du filtrage conditionnel dans l'analyse des données

Le filtrage conditionnel est une opération fondamentale dans l'analyse des données, car il vous permet de vous concentrer sur des sous-ensembles spécifiques de vos données qui sont pertinents pour votre analyse. Cela est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des jeux de données volumineux ou complexes, où vous devez identifier et extraire rapidement les informations les plus importantes pour vos recherches ou vos objectifs commerciaux.

En maîtrisant la méthode where() dans Pandas, vous pouvez débloquer de puissantes capacités de manipulation des données, vous permettant de :

  • Identifier les valeurs aberrantes ou les anomalies dans vos données
  • Filtrer les données en fonction de critères spécifiques, tels que des plages de dates ou des emplacements géographiques
  • Effectuer des calculs ou des transformations conditionnels sur vos données
  • Combiner plusieurs conditions pour affiner votre sélection de données
  • Intégrer des journaux conditionnels.--- titre: Comprendre et utiliser efficacement la méthode where() dans Pandas extrait: Comprendre et utiliser efficacement la méthode where() est une compétence essentielle pour tout analyste de données ou data scientist travaillant avec Pandas.

Application de la méthode where() de Pandas aux données numériques

Filtrer les lignes en fonction de conditions numériques

Commençons par explorer comment utiliser la méthode where() pour filtrer les lignes d'un DataFrame en fonction de conditions numériques. Supposons que nous ayons un DataFrame df avec les données suivantes :

   age  income
0   25   50000
1   32   65000
2   41   75000
3   28   45000
4   35   60000

Pour sélectionner uniquement les lignes où l'age est supérieur à 30, nous pouvons utiliser le code suivant :

df_older = df.where(df['age'] > 30)
df_older

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_older avec les données suivantes :

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000
4   35.0  60000

Notez que les lignes où la condition df['age'] > 30 n'a pas été remplie ont été remplacées par des valeurs NaN.

Combiner plusieurs conditions à l'aide d'opérateurs logiques (et, ou, non)

Vous pouvez également combiner plusieurs conditions à l'aide d'opérateurs logiques comme and, or et not. Par exemple, pour sélectionner les lignes où l'age est compris entre 30 et 40 (inclus), vous pouvez utiliser le code suivant :

df_middle_age = df.where((df['age'] >= 30) & (df['age'] <= 40))
df_middle_age

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_middle_age avec les données suivantes :

     age  income
1   32.0  65000
4   35.0  60000

Gérer les valeurs manquantes avec la méthode where() de Pandas

La méthode where() peut également être utile pour gérer les valeurs manquantes dans vos données. Si vous voulez remplacer les valeurs NaN par une valeur spécifique, vous pouvez utiliser le paramètre other. Par exemple, pour remplacer les valeurs NaN par 0, vous pouvez utiliser le code suivant :

df_filled = df.where(df['age'] > 30, 0)
df_filled

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_filled avec les données suivantes :

    age  income
0  25.0  50000
1  32.0  65000
2  41.0  75000
3   0.0  45000
4  35.0  6000.---
# Pandas Where avec des masques booléens

## Création de masques booléens pour le filtrage conditionnel

En plus d'utiliser directement des expressions booléennes dans la méthode `where()`, vous pouvez également créer des masques booléens et les utiliser pour filtrer vos données. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous devez appliquer la même condition à plusieurs colonnes ou lorsque vous voulez réutiliser une condition complexe dans plusieurs parties de votre code.

Par exemple, créons un masque booléen pour sélectionner les lignes où l'`âge` est supérieur à 30 et le `revenu` est supérieur à 60 000 :

```python
masque = (df['age'] > 30) & (df['income'] > 60000)
df_filtre = df.where(masque)
df_filtre

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_filtre avec les données suivantes :

     age  income
1   32.0  65000
2   41.0  75000

Tirer parti des masques booléens pour une sélection de données avancée

Les masques booléens peuvent également être utilisés pour effectuer des opérations de sélection de données plus complexes. Par exemple, vous pouvez utiliser des masques booléens pour sélectionner des lignes et des colonnes spécifiques, ou pour créer de nouvelles colonnes en fonction d'une logique conditionnelle.

Supposons que nous voulions créer une nouvelle colonne high_income qui est True si le revenu est supérieur à 60 000, et False sinon. Nous pouvons le faire en utilisant la méthode where() et un masque booléen :

df['high_income'] = df['income'].where(df['income'] > 60000, False)
df

Cela nous donnera le DataFrame suivant :

    age  income high_income
0   25  50000       False
1   32  65000        True
2   41  75000        True
3   28  45000       False
4   35  60000       False

Optimiser les performances avec des masques booléens

L'utilisation de masques booléens peut également aider à améliorer les performances de vos opérations Pandas, surtout lorsque vous travaillez avec de gros jeux de données. Les opérations booléennes sont généralement plus rapides que l'itération ligne par ligne sur un DataFrame, donc l'utilisation de masques booléens peut rendre votre code plus efficace et évolutif.

Pandas Where sur les données textuelles et catégorielles

Filtrer les lignes en fonction de conditions sur les chaînes de caractères ou les données catégorielles

La méthode where().--- titre: Utilisation de la méthode where()dans Pandas pour filtrer les données basées sur des conditions de texte extrait: La méthodewhere()` dans Pandas n'est pas limitée aux données numériques ; vous pouvez également l'utiliser pour filtrer les lignes en fonction de conditions de chaîne de caractères ou de catégories. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données basées sur le texte ou des données qui ont été encodées en tant que catégories.

La méthode where() dans Pandas n'est pas limitée aux données numériques ; vous pouvez également l'utiliser pour filtrer les lignes en fonction de conditions de chaîne de caractères ou de catégories. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des données basées sur le texte ou des données qui ont été encodées en tant que catégories.

Par exemple, supposons que nous ayons un DataFrame df avec les données suivantes :

   name  department
0  Alice       Sales
1   Bob   Marketing
2  Carol  Accounting
3  David       Sales
4  Emily   Marketing

Pour sélectionner les lignes où le department est 'Sales', nous pouvons utiliser le code suivant :

df_sales = df.where(df['department'] == 'Sales')
df_sales

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_sales avec les données suivantes :

     name department
0  Alice     Sales
3  David     Sales

Gestion de la sensibilité à la casse et des correspondances partielles

Par défaut, les comparaisons de chaînes de caractères dans la méthode where() sont sensibles à la casse. Si vous avez besoin d'effectuer des comparaisons insensibles à la casse, vous pouvez utiliser les méthodes str.lower() ou str.upper() pour normaliser le texte avant d'appliquer la condition.

Par exemple, pour sélectionner les lignes où le name contient le sous-chaîne 'a', quel que soit la casse, vous pouvez utiliser le code suivant :

df_a_names = df.where(df['name'].str.contains('a', case=False))
df_a_names

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_a_names avec les données suivantes :

     name  department
0  Alice     Sales
2  Carol  Accounting
4  Emily   Marketing

Combiner les conditions basées sur le texte avec la méthode where() de Pandas

Vous pouvez également combiner plusieurs conditions basées sur le texte en utilisant les mêmes opérateurs logiques (and, or, not) que ceux utilisés pour les conditions numériques. Cela vous permet de créer des règles de filtrage plus complexes en fonction des caractéristiques de vos données.

Par exemple, pour sélectionner les lignes où le department est 'Sales' ou 'Marketing', vous pouvez utiliser le code suivant :

df_sales_or_marketing = df.where((df['department'] == 'Sales') | (df['department'] == 'Marketing'))
df_sales_or_marketing

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_sales_or_marketing avec les données suivantes :

     name  department
0  Alice     Sales
1   Bob   Marketing
3  David     Sales
4  Emily   Marketing
```---
titre: Transformation des données avec Pandas Where
extrait: Utilisation de la méthode pandas where() pour des mises à jour de données sélectives

`df_sales_or_marketing` avec les données suivantes :

name department 0 Alice Sales 1 Bob Marketing 3 David Sales 4 Emily Marketing


# Transformation des données avec Pandas Where

## Utilisation de pandas where() pour des mises à jour de données sélectives

La méthode `where()` peut également être utilisée pour mettre à jour de manière sélective les valeurs dans un DataFrame ou une Series. Cela peut être utile lorsque vous devez appliquer une logique conditionnelle pour modifier des éléments spécifiques de vos données.

Par exemple, supposons que nous voulions augmenter les valeurs de `revenu` de 10% pour tous les employés ayant un `âge` supérieur à 35 ans. Nous pouvons faire cela à l'aide du code suivant :

```python
df['revenu'] = df['revenu'].where(df['âge'] <= 35, df['revenu'] * 1.1)
df

Cela nous donnera le DataFrame mis à jour suivant :

    âge  revenu
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  82500.0
3   28  45000.0
4   35  66000.0

Application de la logique conditionnelle pour modifier des colonnes spécifiques

La méthode where() peut également être utilisée pour appliquer une logique conditionnelle afin de modifier des colonnes spécifiques dans un DataFrame. Cela peut être utile pour le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités ou d'autres tâches de transformation des données.

Par exemple, supposons que nous voulions remplacer toutes les valeurs négatives de revenu par 0. Nous pouvons faire cela à l'aide du code suivant :

df['revenu'] = df['revenu'].where(df['revenu'] >= 0, 0)
df

Cela nous donnera le DataFrame mis à jour suivant :

    âge  revenu
0   25  50000.0
1   32  65000.0
2   41  75000.0
3   28  45000.0
4   35  60000.0

Intégration de pandas where() dans les workflows de nettoyage et de prétraitement des données

La méthode where() peut être un outil puissant pour les tâches de nettoyage et de prétraitement des données. En la combinant avec d'autres opérations Pandas, vous pouvez créer des workflows de transformation des données complexes qui peuvent gérer une grande variété de défis liés aux données.

Par exemple, vous pouvez utiliser where() pour identifier et gérer les valeurs aberrantes, imputer les valeurs manquantes ou encoder les variables catégorielles en fonction de conditions spécifiques. En intégrant where() dans votre prétraitement des données, vous pouvez créer des pipelines de transformation robustes et flexibles.--- titre: Opérations pandas where() et groupby extrait: Le pipeline de traitement des données est essentiel pour s'assurer que vos données sont propres, cohérentes et prêtes pour une analyse ou une modélisation plus poussée.

Opérations pandas where() et groupby

Application de pandas where() dans les contextes groupby

La méthode where() peut également être utilisée en conjonction avec la fonctionnalité groupby() de Pandas pour effectuer un filtrage et une sélection conditionnels dans des contextes de niveau de groupe.

Par exemple, supposons que nous ayons un DataFrame df avec les données suivantes :

   department  age  income
0      Sales   25  50000
1   Marketing   32  65000
2  Accounting   41  75000
3      Sales   28  45000
4   Marketing   35  60000

Pour sélectionner les employés de chaque département qui ont un âge supérieur à l'âge moyen du département, nous pouvons utiliser le code suivant :

dept_avg_age = df.groupby('department')['age'].transform('mean')
df_filtered = df.where(df['age'] > dept_avg_age)
df_filtered

Cela nous donnera un nouveau DataFrame df_filtered avec les données suivantes :

   department   age  income
1   Marketing  32.0  65000
2  Accounting  41.0  75000

Agrégations conditionnelles et filtrage au niveau du groupe

La méthode where() peut également être utilisée pour effectuer des agrégations conditionnelles ou un filtrage au niveau du groupe dans un contexte groupby(). Cela peut être utile pour calculer des métriques spécifiques à un groupe ou identifier des sous-groupes qui répondent à des critères spécifiques.

Par exemple, pour calculer le revenu moyen des employés de chaque département qui ont plus de 30 ans, nous pouvons utiliser le code suivant :

df.loc[df['age'] > 30].groupby('department')['income'].mean()

Cela nous donnera la sortie suivante :

department
Accounting    75000.0
Marketing     62500.0
Sales         55000.0
Name: income, dtype: float64

Exploration des cas d'utilisation de pandas where() dans l'analyse basée sur les groupes

La combinaison de where() et groupby() ouvre un large éventail de possibilités pour l'analyse des données basée sur les groupes. Quelques autres cas d'utilisation incluent :

  • Identification des meilleurs ou des moins bons performants--- titre: Travailler avec les structures de données extrait: Les structures de données les plus courantes en Python sont les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles.

Listes

Les listes sont la structure de données la plus polyvalente en Python. Elles peuvent contenir des éléments de différents types de données, et leur taille peut être modifiée dynamiquement. Voici un exemple de création et de manipulation d'une liste :

# Création d'une liste
ma_liste = [1, 2, 3, 'quatre', 5.6]
 
# Accès aux éléments
print(ma_liste[0])  # Sortie : 1
print(ma_liste[-1])  # Sortie : 5.6
 
# Modification des éléments
ma_liste[2] = 'trois'
print(ma_liste)  # Sortie : [1, 2, 'trois', 'quatre', 5.6]
 
# Ajout d'éléments
ma_liste.append(6)
ma_liste.insert(2, 'nouveau')
print(ma_liste)  # Sortie : [1, 2, 'nouveau', 'trois', 'quatre', 5.6, 6]
 
# Suppression d'éléments
del ma_liste[3]
ma_liste.remove('quatre')
print(ma_liste)  # Sortie : [1, 2, 'nouveau', 5.6, 6]

Tuples

Les tuples sont similaires aux listes, mais ils sont immuables, ce qui signifie que leurs éléments ne peuvent pas être modifiés après leur création. Les tuples sont définis à l'aide de parenthèses au lieu de crochets.

# Création d'un tuple
mon_tuple = (1, 2, 'trois', 4.5)
 
# Accès aux éléments
print(mon_tuple[0])  # Sortie : 1
print(mon_tuple[-1])  # Sortie : 4.5
 
# Essayer de modifier un tuple générera une erreur
# mon_tuple[2] = 'nouveau'  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Dictionnaires

Les dictionnaires sont des collections non ordonnées de paires clé-valeur. Ils sont définis à l'aide d'accolades {} et chaque paire clé-valeur est séparée par deux-points :.

# Création d'un dictionnaire
personne = {
    'nom': 'John Doe',
    'âge': 35,
    'profession': 'Ingénieur logiciel'
}
 
# Accès aux valeurs
print(personne['nom'])  # Sortie : John Doe
print(personne.get('âge'))  # Sortie : 35
 
# Ajout/modification d'éléments
personne['email'] = 'john.doe@example.com'
personne['âge'] = 36
print(personne)  # Sortie : {'nom': 'John Doe', 'âge': 36, 'profession': 'Ingénieur logiciel', 'email': 'john.doe@example.com'}
 
# Suppression d'éléments
del personne['profession']
print(personne)  # Sortie : {'nom': 'John Doe', 'âge': 36, 'email': 'john.doe@example.com'}

Ensembles

Les ensembles sont des collections non ordonnées d'éléments uniques.--- titre: Éléments de base de Python extrait: Découvrez les éléments de base de Python, notamment les ensembles, les structures de contrôle, les fonctions et les modules.

Ensembles

Les ensembles en Python sont des collections d'éléments uniques. Ils sont définis à l'aide d'accolades {} ou de la fonction set().

# Création d'un ensemble
mon_ensemble = {1, 2, 3, 4, 5}
print(mon_ensemble)  # Sortie : {1, 2, 3, 4, 5}
 
# Ajout d'éléments
mon_ensemble.add(6)
print(mon_ensemble)  # Sortie : {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
# Suppression d'éléments
mon_ensemble.remove(3)
print(mon_ensemble)  # Sortie : {1, 2, 4, 5, 6}
 
# Opérations sur les ensembles
ensemble1 = {1, 2, 3}
ensemble2 = {2, 3, 4}
print(ensemble1 | ensemble2)  # Union : {1, 2, 3, 4}
print(ensemble1 & ensemble2)  # Intersection : {2, 3}
print(ensemble1 - ensemble2)  # Différence : {1}

Structures de contrôle

Instructions conditionnelles

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

# Instruction if-else
age = 18
if age >= 18:
    print("Vous êtes majeur.")
else:
    print("Vous êtes mineur.")
 
# Instruction elif
score = 85
if score >= 90:
    print("A")
elif score >= 80:
    print("B")
elif score >= 70:
    print("C")
else:
    print("D")

Boucles

Les boucles en Python vous permettent d'exécuter un bloc de code de manière répétée.

# Boucle for
fruits = ['pomme', 'banane', 'cerise']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Boucle while
compteur = 0
while compteur < 5:
    print(compteur)
    compteur += 1

Compréhensions de listes

Les compréhensions de listes offrent un moyen concis de créer des listes en Python.

# Méthode traditionnelle
nombres = [1, 2, 3, 4, 5]
carres = []
for num in nombres:
    carres.append(num ** 2)
print(carres)  # Sortie : [1, 4, 9, 16, 25]
 
# Utilisation de la compréhension de liste
carres = [num ** 2 for num in nombres]
print(carres)  # Sortie : [1, 4, 9, 16, 25]

Fonctions

Les fonctions en Python vous permettent d'encapsuler du code réutilisable.

# Définition d'une fonction
def saluer(nom):
    print(f"Bonjour, {nom} !")
 
# Appel de la fonction
saluer("Alice")  # Sortie : Bonjour, Alice !
 
# Fonctions avec valeurs de retour
def additionner(a, b):
    return a + b
 
resultat = additionner(3, 4)
print(resultat)  # Sortie : 7

Modules et packages

La conception modulaire de Python vous permet d'organiser votre code.--- titre: Apprendre les structures de données en Python extrait: Dans ce tutoriel, vous apprendrez diverses structures de données en Python, notamment les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles. Vous explorerez également les instructions de contrôle, les fonctions et la conception modulaire de Python.

# Importation d'un module
import math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793
 
# Importation d'une fonction spécifique d'un module
from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Sortie : 4.0
 
# Importation d'un module avec un alias
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))  # Sortie : [1 2 3]

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris diverses structures de données en Python, notamment les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles. Vous avez également exploré les instructions de contrôle, les fonctions et la conception modulaire de Python. Ces concepts sont fondamentaux pour écrire du code Python efficace et efficace. Au fur et à mesure que vous continuerez à apprendre et à pratiquer, vous pourrez utiliser ces outils pour construire des applications plus complexes et plus puissantes.

MoeNagy Dev.