Python
Pandasloc

Maîtriser pandas.loc: Un guide pour débutants sur l'accès aux données en douceur

MoeNagy Dev

Accéder aux données avec pandas.loc

Présentation de pandas.loc

pandas.loc est une méthode d'accès aux données puissante dans la bibliothèque pandas, un outil largement utilisé pour la manipulation et l'analyse de données en Python. pandas.loc offre un moyen flexible et intuitif de sélectionner et d'accéder aux données d'un pandas DataFrame ou Series en fonction de l'indexation par étiquette.

L'objectif principal de pandas.loc est de vous permettre de sélectionner des données par étiquette, ce qui signifie que vous pouvez accéder aux lignes, aux colonnes ou aux éléments individuels en fonction de leurs étiquettes de ligne et de colonne, plutôt que de leur position entière. Cela rend pandas.loc particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des jeux de données du monde réel, où les données ont souvent des étiquettes de ligne et de colonne significatives.

pandas.loc est l'une des trois principales méthodes d'accès aux données dans pandas, avec pandas.iloc (indexation basée sur les entiers) et pandas.ix (un hybride de l'indexation basée sur les étiquettes et les entiers). Comprendre les différences entre ces méthodes est essentiel pour naviguer et manipuler efficacement vos données.

Sélection de lignes et de colonnes

Sélection de lignes par étiquette

Pour sélectionner des lignes par étiquette, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

df.loc[row_labels]

Ici, row_labels peut être une seule étiquette, une liste d'étiquettes, une tranche d'étiquettes ou un tableau booléen.

Exemple :

import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame d'exemple
data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Âge': [25, 30, 35, 40],
        'Ville': ['New York', 'Londres', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Sélectionner des lignes par étiquette
print(df.loc['Alice'])
print(df.loc[['Alice', 'Bob']])
```---
Titre: Sélection de données dans un DataFrame Pandas
Extrait: Cet article explique comment sélectionner des données dans un DataFrame Pandas en utilisant les méthodes `loc` et `iloc`. Il couvre la sélection de lignes et de colonnes par étiquette ou par position, ainsi que la sélection conditionnelle.
 
```python
# Sélectionner des lignes par étiquette
print(df.loc['Alice':'Charlie'])

Sortie:

   Name   Age        City
0  Alice   25  New York
2  Charlie  35      Paris

Sélection de colonnes par étiquette

Pour sélectionner des colonnes par étiquette, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

df.loc[:, column_labels]

Ici, column_labels peut être une seule étiquette, une liste d'étiquettes, une tranche d'étiquettes ou un tableau booléen.

Exemple :

# Sélectionner des colonnes par étiquette
print(df.loc[:, 'Name'])
print(df.loc[:, ['Name', 'Age']])
print(df.loc[:, 'Name':'City'])

Sortie :

0    Alice
1      Bob
2  Charlie
3    David
Name: Name, dtype: object
   Name  Age
0  Alice   25
1    Bob   30
2  Charlie  35
3   David   40
   Name   Age        City
0  Alice   25  New York
1    Bob   30    London
2  Charlie  35      Paris
3   David   40     Tokyo

Sélection d'une valeur unique

Pour sélectionner une valeur unique, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

df.loc[row_label, column_label]

Exemple :

# Sélectionner une valeur unique
print(df.loc['Alice', 'Age'])

Sortie :

25

Sélection de plusieurs lignes et colonnes

Vous pouvez sélectionner plusieurs lignes et colonnes simultanément en passant une liste ou une tranche d'étiquettes.

Exemple :

# Sélectionner plusieurs lignes et colonnes
print(df.loc[['Alice', 'Charlie'], ['Name', 'City']])

Sortie :

        Name        City
0     Alice  New York
2  Charlie      Paris

Sélection conditionnelle

Filtrage de lignes en fonction de conditions

Vous pouvez utiliser l'indexation booléenne pour filtrer les lignes en fonction d'une ou plusieurs conditions.

Exemple :

# Filtrer les lignes en fonction de conditions
print(df.loc[df['Age'] > 30])

Sortie :

       Name  Age        City
2  Charlie   35      Paris
3    David   40     Tokyo

Combinaison de plusieurs conditions

Vous pouvez combiner plusieurs conditions à l'aide d'opérateurs booléens comme & (et) et | (ou).--- titre: Sélection de lignes et de colonnes simultanément extrait: Vous pouvez sélectionner des lignes et des colonnes simultanément en utilisant pandas.loc.

Exemple :

# Combiner plusieurs conditions
print(df.loc[(df['Age'] > 30) & (df['City'] != 'New York')])

Sortie :

       Name  Age        City
2  Charlie   35      Paris
3    David   40     Tokyo

Sélection de lignes et de colonnes simultanément

Vous pouvez sélectionner des lignes et des colonnes simultanément en utilisant pandas.loc.

Exemple :

# Sélectionner des lignes et des colonnes simultanément
print(df.loc[df['Age'] > 30, ['Name', 'City']])

Sortie :

       Name        City
2  Charlie      Paris
3    David     Tokyo

Gestion des données manquantes

Traitement des valeurs manquantes dans pandas.loc

pandas.loc gère les valeurs manquantes de la même manière que les autres méthodes d'accès aux données pandas. Si une ligne ou une colonne contient une valeur manquante, elle sera incluse dans la sélection.

Exemple :

# Créer un DataFrame avec des valeurs manquantes
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, None, 40, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', None, 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Sélectionner des lignes et des colonnes avec des valeurs manquantes
print(df.loc[:, ['Age', 'City']])

Sortie :

     Age        City
0   25.0  New York
1   30.0    London
2   NaN      Paris
3   40.0       NaN
4   35.0     Tokyo

Remplacer les valeurs manquantes

Vous pouvez utiliser pandas.loc pour remplacer les valeurs manquantes dans votre DataFrame.

Exemple :

# Remplacer les valeurs manquantes par une valeur spécifique
df.loc[:, 'Age'] = df['Age'].fillna(0)
df.loc[:, 'City'] = df['City'].fillna('Inconnu')
print(df)

Sortie :

       Name  Age        City
0     Alice   25  New York
1       Bob   30    London
2   Charlie    0      Paris
3     David   40     Inconnu
4       Eve   35     Tokyo

Interpoler les données manquantes

Vous pouvez également utiliser pandas.loc pour interpoler les valeurs manquantes en fonction des valeurs des autres lignes.

Exemple :

# Interpoler les valeurs manquantes
df['Age'] = df['Age'].interpolate()
print(df.loc[:, 'Age'])

Sortie :

0    25.0
1    30.0
2    35.0
3    40.0
4    35.0
Name: Age, dtype: float64
```---
Titre: Indexation avancée

#### Utilisation de tableaux booléens pour la sélection

Vous pouvez utiliser des tableaux booléens pour sélectionner des lignes et des colonnes en fonction d'une condition spécifique.

Exemple :
```python
# Utiliser des tableaux booléens pour la sélection
bool_mask = (df['Age'] > 30) & (df['Ville'] != 'New York')
print(df.loc[bool_mask, ['Nom', 'Age', 'Ville']])

Sortie :

       Nom  Age        Ville
2   Charlie 35.0      Paris
3     David 40.0     Inconnu
4       Eve 35.0     Tokyo

Sélection basée sur la position entière

Bien que pandas.loc soit principalement pour l'indexation basée sur les étiquettes, vous pouvez également utiliser l'indexation basée sur les entiers en la combinant avec pandas.iloc.

Exemple :

# Combiner l'indexation basée sur les étiquettes et les entiers
print(df.loc[0, 'Nom'])
print(df.loc[1:3, 'Nom':'Ville'])

Sortie :

Alice
   Nom  Age        Ville
1   Bob   30    London
2  Charlie 35.0      Paris
3   David 40.0     Inconnu

Combiner plusieurs techniques d'indexation

Vous pouvez combiner diverses techniques d'indexation, telles que l'indexation basée sur les étiquettes, les entiers et les booléens, pour créer des sélections complexes.

Exemple :

# Combiner plusieurs techniques d'indexation
print(df.loc[bool_mask, df.columns[::2]])

Sortie :

       Nom        Ville
2   Charlie      Paris
3     David     Inconnu
4       Eve     Tokyo

Modification des données

Attribuer des valeurs aux lignes et aux colonnes

Vous pouvez utiliser pandas.loc pour attribuer des valeurs à des lignes et des colonnes spécifiques dans votre DataFrame.

Exemple :

# Attribuer des valeurs aux lignes et aux colonnes
df.loc['Alice', 'Age'] = 26
df.loc[:, 'Ville'] = 'San Francisco'
print(df)

Sortie :

       Nom  Age           Ville
0     Alice   26  San Francisco
1       Bob   30  San Francisco
2   Charlie   35  San Francisco
3     David   40  San Francisco
4       Eve   35  San Francisco

Mettre à jour les données existantes

Vous pouvez également utiliser pandas.loc pour mettre à jour les données existantes dans votre DataFrame.

Exemple :

# Mettre à jour les données existantes
df.loc[df['Nom'] == 'Bob', 'Age'] = 31
print(df)
```---
titre: Exemple de fichier Markdown avec traduction française
extrait: Voici un exemple de fichier Markdown avec une traduction française du contenu de l'extrait et du titre.
 
= 31
print(df)

Sortie :

       Nom  Âge           Ville
0     Alice   26  San Francisco
1       Bob   31  San Francisco
2   Charlie   35  San Francisco
3     David   40  San Francisco
4       Eve   35  San Francisco

Ajout de nouvelles données

Bien que pandas.loc soit principalement utilisé pour la sélection de données, vous pouvez également l'utiliser pour ajouter de nouvelles lignes à votre DataFrame.

Exemple :

# Ajouter de nouvelles données
nouvelle_ligne = pd.Series({'Nom': 'Frank', 'Âge': 28, 'Ville': 'Los Angeles'})
df.loc[len(df)] = nouvelle_ligne
print(df)

Sortie :

       Nom  Âge           Ville
0     Alice   26  San Francisco
1       Bob   31  San Francisco
2   Charlie   35  San Francisco
3     David   40  San Francisco
4       Eve   35  San Francisco
5      Frank   28  Los Angeles

Utilisation de MultiIndex

Sélection de données à partir d'un DataFrame MultiIndex

Lorsque vous travaillez avec un DataFrame qui a un MultiIndex, vous pouvez utiliser pandas.loc pour sélectionner des données en fonction de l'index hiérarchique.

Exemple :

# Création d'un DataFrame MultiIndex
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'X'), ('A', 'Y'), ('B', 'X'), ('B', 'Y')],
                                 names=['Groupe', 'Sous-groupe'])
df = pd.DataFrame({'Valeur': [10, 20, 30, 40]}, index=index)
 
# Sélection de données à partir d'un DataFrame MultiIndex
print(df.loc[('A', 'Y')])
print(df.loc[('B', :)])

Sortie :

Valeur    20
Name: ('A', 'Y'), dtype: int64
           Valeur
Groupe Sous-groupe  
B       X         30
        Y         40

Sélection conditionnelle avec MultiIndex

Vous pouvez également utiliser pandas.loc pour effectuer une sélection conditionnelle sur un DataFrame MultiIndex.

Exemple :

# Sélection conditionnelle avec MultiIndex
print(df.loc[('A', 'X'), 'Valeur'])
print(df.loc[df['Valeur'] > 25])

Sortie :

10
           Valeur
Groupe Sous-groupe  
B       X         30
        Y         40

Modification de données dans un DataFrame MultiIndex

pandas.loc peut également être utilisé pour modifier des données dans un DataFrame MultiIndex.

Exemple :

# Modification de données dans un DataFrame MultiIndex
df.loc[('B', .---
titre: Optimisation des performances
extrait: Bien que `pandas.loc` soit un outil puissant, il est important de comprendre ses caractéristiques de performance et comment optimiser son utilisation.
 
### Comprendre les caractéristiques de performance de pandas.loc
 
`pandas.loc` est généralement plus rapide que `pandas.iloc` pour l'indexation basée sur les étiquettes, car il peut accéder directement aux données par étiquette. Cependant, pour les jeux de données volumineux ou les opérations complexes, `pandas.loc` peut encore être plus lent que d'autres méthodes, comme l'indexation booléenne ou
 
Voici la deuxième moitié d'un tutoriel Python de plus de 2000 mots basé sur le plan fourni :
 
## Travailler avec les fichiers
 
Travailler avec les fichiers est une partie essentielle de nombreuses tâches de programmation. Python fournit un moyen simple et direct d'interagir avec les fichiers de votre système.
 
### Ouvrir et fermer des fichiers
 
Pour ouvrir un fichier, vous pouvez utiliser la fonction intégrée `open()`. La fonction `open()` prend deux arguments : le chemin du fichier et le mode dans lequel vous voulez ouvrir le fichier.
 
```python
file = open('example.txt', 'r')

Le mode peut être l'un des suivants :

  • 'r' : Mode lecture (par défaut)
  • 'w' : Mode écriture (écrase le contenu existant)
  • 'a' : Mode ajout (ajoute du contenu à la fin du fichier)
  • 'x' : Mode de création exclusive (crée un nouveau fichier, échoue si le fichier existe déjà)

Après avoir terminé de travailler avec le fichier, il est important de le fermer à l'aide de la méthode close() :

file.close()

Lire et écrire dans les fichiers

Une fois que vous avez un objet de fichier, vous pouvez lire ou écrire dans le fichier à l'aide de diverses méthodes :

# Lire le fichier en entier
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
print(content)
file.close()
 
# Lire ligne par ligne
file = open('example.txt', 'r')
for line in file:
    print(line.strip())
file.close()
 
# Écrire dans un fichier
file = open('example.txt', 'w')
file.write('Ceci est une nouvelle ligne.
```---
titre: Gestion des fichiers et des modules en Python
extrait: Découvrez comment travailler avec des fichiers et des modules en Python, en utilisant des gestionnaires de contexte et en organisant votre code dans des packages réutilisables.
---
 
### Gestion des fichiers (`open()`, `read()`, `write()`)
 
Pour travailler avec des fichiers en Python, vous pouvez utiliser la fonction `open()` pour ouvrir un fichier, puis utiliser les méthodes `read()` et `write()` pour lire et écrire dans le fichier.
 
```python
file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
print(content)
file.close()

Gestionnaires de contexte (with statement)

Pour simplifier le processus d'ouverture et de fermeture des fichiers, vous pouvez utiliser l'instruction with, qui agit comme un gestionnaire de contexte. Cela garantit que le fichier est correctement fermé, même si une exception se produit.

with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

Travail avec les modules et les packages

La conception modulaire de Python vous permet d'organiser votre code en composants réutilisables appelés modules. Les modules peuvent être importés et utilisés dans vos scripts Python.

Importation de modules

Pour utiliser un module dans votre script Python, vous pouvez utiliser l'instruction import. Vous pouvez importer le module entier ou des fonctions ou variables spécifiques du module.

# Importation du module entier
import math
result = math.sqrt(16)
print(result)  # Sortie : 4.0
 
# Importation de fonctions spécifiques
from math import sqrt, pi
result = sqrt(16)
print(result)  # Sortie : 4.0
print(pi)  # Sortie : 3.141592653589793
 
# Importation avec un alias
import math as m
result = m.sqrt(16)
print(result)  # Sortie : 4.0

Création de modules

Vous pouvez créer vos propres modules en plaçant votre code Python dans un fichier .py. Le nom du fichier devient le nom du module, et vous pouvez ensuite importer et utiliser le module dans d'autres parties de votre code.

# my_module.py
def greet(name):
    print(f"Bonjour, {name} !")
 
# Utilisation du module
import my_module
my_module.greet("Alice")  # Sortie : Bonjour, Alice !

Packages

Les packages sont un moyen d'organiser et de structurer vos modules. Un package est une collection de modules, et il vous permet de regrouper des modules connexes.

Pour créer un package, vous devez créer un répertoire et y placer vos fichiers de module. De plus, vous devez inclure un fichier spécial appelé __init__.py dans le répertoire du package.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

Vous pouvez ensuite importer des modules à partir du package en utilisant la notation par points :

import my_package.module1
my_package.module1.my_function()
```---
Titre: Travailler avec les exceptions
Extrait: Les exceptions sont un moyen de gérer les situations inattendues ou sujettes aux erreurs dans votre code. Python dispose d'un mécanisme de gestion des exceptions intégré qui vous permet d'anticiper et de gérer ces situations de manière élégante.
 
## Lever des exceptions
 
Vous pouvez lever une exception à l'aide de l'instruction `raise`. Cela est utile lorsque vous voulez signaler qu'une condition spécifique s'est produite.
 
```python
raise ValueError("Valeur d'entrée non valide")

Gérer les exceptions

Vous pouvez utiliser le bloc try-except pour gérer les exceptions dans votre code. Si une exception se produit dans le bloc try, le bloc except correspondant sera exécuté.

try:
    résultat = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Erreur : Division par zéro")

Vous pouvez également gérer plusieurs exceptions dans le même bloc except :

try:
    résultat = int("abc")
except (ValueError, TypeError):
    print("Erreur : Entrée non valide")

Exceptions personnalisées

Vous pouvez créer vos propres exceptions personnalisées en définissant de nouvelles classes d'exception qui héritent de la classe Exception intégrée ou de l'une de ses sous-classes.

class CustomException(Exception):
    pass
 
raise CustomException("Ceci est une exception personnalisée")

La clause finally

La clause finally est utilisée pour s'assurer qu'un bloc de code est exécuté, que l'exception ait été levée ou non. Cela est souvent utilisé pour nettoyer les ressources, comme fermer des fichiers ou des connexions.

try:
    fichier = open("example.txt", "r")
    contenu = fichier.read()
    print(contenu)
except FileNotFoundError:
    print("Erreur : Fichier non trouvé")
finally:
    fichier.close()

Travailler avec la programmation orientée objet (POO)

Python est un langage multiparadigme, ce qui signifie qu'il prend en charge à la fois les styles de programmation procédurale et orientée objet (POO). La POO est un moyen puissant d'organiser et de structurer votre code.--- Titre: Classes et Objets Extrait: Dans la programmation orientée objet (POO), vous définissez des classes comme des modèles pour créer des objets. Les objets sont des instances de ces classes et ont leurs propres attributs et méthodes.

Classes et Objets

Dans la POO, vous définissez des classes comme des modèles pour créer des objets. Les objets sont des instances de ces classes et ont leurs propres attributs et méthodes.

class Voiture:
    def __init__(self, marque, modèle):
        self.marque = marque
        self.modèle = modèle
 
    def démarrer(self):
        print(f"Démarrage de la {self.marque} {self.modèle}.")
 
# Création d'objets
ma_voiture = Voiture("Toyota", "Corolla")
ma_voiture.démarrer()  # Sortie : Démarrage de la Toyota Corolla.

Héritage

L'héritage est un moyen de créer de nouvelles classes à partir de classes existantes. La nouvelle classe (la classe "enfant") hérite des attributs et des méthodes de la classe existante (la classe "parent").

class VoitureÉlectrique(Voiture):
    def __init__(self, marque, modèle, capacité_batterie):
        super().__init__(marque, modèle)
        self.capacité_batterie = capacité_batterie
 
    def charger(self):
        print(f"Chargement de la {self.marque} {self.modèle} avec une batterie de {self.capacité_batterie}kWh.")
 
# Création d'un objet de la classe enfant
ma_voiture_électrique = VoitureÉlectrique("Tesla", "Model S", 100)
ma_voiture_électrique.démarrer()  # Hérité de la classe parent
ma_voiture_électrique.charger()  # Défini dans la classe enfant

Polymorphisme

Le polymorphisme permet aux objets de différentes classes d'être traités comme des objets d'une superclasse commune. Cela est souvent réalisé grâce à la redéfinition de méthodes.

class Moto:
    def démarrer(self):
        print("Démarrage de la moto.")
 
class Vélo:
    def démarrer(self):
        print("Début du pédalage du vélo.")
 
# Le polymorphisme en action
véhicules = [Moto(), Vélo()]
for véhicule in véhicules:
    véhicule.démarrer()

Encapsulation

L'encapsulation est l'idée de regrouper les données et les méthodes dans une seule unité (la classe) et de masquer les détails d'implémentation interne au monde extérieur. Cela se fait à l'aide de modificateurs d'accès, tels que public, private et protected.

class Comptebancaire:
    def __init__(self, propriétaire, solde):
        self.__propriétaire = propriétaire
        self.__solde = solde
```---
titre: Attribut privé
extrait: Dans cet exemple, nous explorons l'encapsulation en Python en utilisant la classe `BankAccount`. Nous définissons des attributs privés pour protéger l'état interne de l'objet et fournissons des méthodes d'accès pour interagir avec ces attributs.
---
 
# Attribut privé
 
```python
class BankAccount:
    def __init__(self, owner, balance):
        self.__owner = owner  # Attribut privé
        self.__balance = balance  # Attribut privé
 
    def deposit(self, amount):
        self.__balance += amount
 
    def withdraw(self, amount):
        if amount <= self.__balance:
            self.__balance -= amount
        else:
            print("Fonds insuffisants.")
 
    def get_balance(self):
        return self.__balance
 
# Utilisation de la classe BankAccount
account = BankAccount("Alice", 1000)
account.deposit(500)
print(account.get_balance())  # Sortie : 1500
account.__balance = 0  # Cela ne fonctionnera pas en raison de l'encapsulation

Conclusion

Dans ce tutoriel Python complet, nous avons couvert un large éventail de sujets, du travail avec les fichiers et les modules à l'exploration des fondamentaux de la programmation orientée objet. À ce stade, vous devriez avoir une compréhension solide de ces concepts clés et être bien parti pour devenir un programmeur Python compétent.

N'oubliez pas que la meilleure façon d'améliorer vos compétences en Python est de pratiquer, d'expérimenter et de continuer à apprendre. Explorez des sujets plus avancés, travaillez sur des projets personnels et engagez-vous dans la communauté dynamique de Python. Avec de la détermination et de la persévérance, vous serez en mesure de tirer parti de la puissance de Python pour résoudre des problèmes complexes et créer des applications incroyables.

Bon codage !

MoeNagy Dev.