Comment Récupérer Les Colonnes De Type Object Pandas Python : Un Guide Facile à Suivre
Si vous utilisez Pandas pour manipuler des données, vous vous êtes probablement déjà demandé comment récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame. Les colonnes de type “object” sont des colonnes qui contiennent des données non numériques, comme des chaînes de caractères ou des dates. Dans ce billet de blog, nous allons vous montrer comment récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas en utilisant différentes méthodes.
1. Utiliser la méthode `select_dtypes()`
La méthode `select_dtypes()` est une méthode très pratique pour récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas. Elle prend un argument qui est le type de données que vous souhaitez sélectionner. Dans notre cas, nous allons utiliser l’argument `object` pour sélectionner les colonnes de type “object”.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
'Âge': [20, 25, 30],
'Ville': ['Paris', 'Londres', 'Rome']})
df_object = df.select_dtypes(include=['object'])
print(df_object)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Ville 0 Alice Paris 1 Bob Londres 2 Carol Rome
2. Utiliser la méthode `get_dummies()`
Une autre méthode pour récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas est d’utiliser la méthode `get_dummies()`. Cette méthode crée des variables fictives pour chaque valeur unique dans la colonne sélectionnée. Cela peut être utile si vous souhaitez effectuer une analyse statistique sur les données.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
'Âge': [20, 25, 30],
'Ville': ['Paris', 'Londres', 'Rome']})
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['Ville'])
print(df_dummies)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Âge Ville_Londres Ville_Paris Ville_Rome 0 Alice 20 0 1 0 1 Bob 25 1 0 0 2 Carol 30 0 0 1
3. Utiliser la méthode `astype()`
Vous pouvez également utiliser la méthode `astype()` pour récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas. Cette méthode convertit les données dans une colonne en un autre type de données. Dans notre cas, nous allons convertir les données dans la colonne “Ville” en type “catégorie”.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
'Âge': [20, 25, 30],
'Ville': ['Paris', 'Londres', 'Rome']})
df['Ville'] = df['Ville'].astype('category')
print(df)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
4. Utiliser la méthode `to_csv()`
Enfin, vous pouvez également utiliser la méthode `to_csv()` pour récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas. Cette méthode enregistre le DataFrame dans un fichier CSV. Lorsque vous chargez le fichier CSV dans un autre programme, les données dans les colonnes de type “object” seront automatiquement converties en chaînes de caractères.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Carol'],
'Âge': [20, 25, 30],
'Ville': ['Paris', 'Londres', 'Rome']})
df.to_csv('villes.csv')
Cela créera un fichier CSV appelé “villes.csv” qui contient les données suivantes :
Nom,Âge,Ville Alice,20,Paris Bob,25,Londres Carol,30,Rome
Conclusion
Dans ce billet de blog, nous vous avons montré comment récupérer les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas en utilisant différentes méthodes. Nous avons vu que la méthode `select_dtypes()` est une méthode très pratique pour sélectionner les colonnes de type “object”, tandis que la méthode `get_dummies()` peut être utilisée pour créer des variables fictives pour chaque valeur unique dans une colonne de type “object”. Nous avons également vu comment utiliser la méthode `astype()` pour convertir les données dans une colonne de type “object” en un autre type de données, et comment utiliser la méthode `to_csv()` pour enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV.
Nous espérons que ce billet de blog vous a été utile. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à les poser dans les commentaires.
Comment Récupérer Les Colonnes De Type Object Pandas Python
Points importants :
- Utiliser `select_dtypes()` pour sélectionner les colonnes de type “object”.
Conseils :
- Utiliser `get_dummies()` pour créer des variables fictives pour chaque valeur unique dans une colonne de type “object”.
- Utiliser `astype()` pour convertir les données dans une colonne de type “object” en un autre type de données.
- Utiliser `to_csv()` pour enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV.
Utiliser `select_dtypes()` pour sélectionner les colonnes de type "object".
La méthode `select_dtypes()` est une méthode très pratique pour sélectionner les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas. Elle prend un argument qui est le type de données que vous souhaitez sélectionner. Dans notre cas, nous allons utiliser l’argument `object` pour sélectionner les colonnes de type “object”.
-
Syntaxe :
`df.select_dtypes(include=[‘object’])`
Où `df` est le DataFrame Pandas dans lequel vous souhaitez sélectionner les colonnes de type “object”.
Exemple :
Nous avons un DataFrame Pandas `df` qui contient les données suivantes :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
Pour sélectionner les colonnes de type “object” dans ce DataFrame, nous pouvons utiliser la méthode `select_dtypes()` comme suit :
df_object = df.select_dtypes(include=['object']) print(df_object)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Ville 0 Alice Paris 1 Bob Londres 2 Carol Rome
Avantages :
La méthode `select_dtypes()` est une méthode très simple et efficace pour sélectionner les colonnes de type “object” dans un DataFrame Pandas. Elle est également très flexible, car elle vous permet de sélectionner des colonnes de n’importe quel type de données, pas seulement les colonnes de type “object”.
La méthode `select_dtypes()` est donc un outil très utile pour manipuler des données dans Pandas. Elle vous permet de sélectionner facilement les colonnes de type “object” dans un DataFrame, ce qui peut être très pratique pour effectuer des analyses statistiques ou pour préparer des données pour l’apprentissage automatique.
Utiliser `get_dummies()` pour créer des variables fictives pour chaque valeur unique dans une colonne de type "object".
La méthode `get_dummies()` est une méthode très utile pour créer des variables fictives pour chaque valeur unique dans une colonne de type “object”. Cela peut être très pratique pour effectuer des analyses statistiques ou pour préparer des données pour l’apprentissage automatique.
-
Syntaxe :
`df.get_dummies(columns=[‘colonne_object’])`
Où `df` est le DataFrame Pandas dans lequel vous souhaitez créer des variables fictives, et `colonne_object` est la colonne de type “object” pour laquelle vous souhaitez créer des variables fictives.
Exemple :
Nous avons un DataFrame Pandas `df` qui contient les données suivantes :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
Pour créer des variables fictives pour la colonne “Ville”, nous pouvons utiliser la méthode `get_dummies()` comme suit :
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['Ville']) print(df_dummies)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Âge Ville_Londres Ville_Paris Ville_Rome 0 Alice 20 0 1 0 1 Bob 25 1 0 0 2 Carol 30 0 0 1
Avantages :
La méthode `get_dummies()` est une méthode très simple et efficace pour créer des variables fictives pour chaque valeur unique dans une colonne de type “object”. Elle est également très flexible, car elle vous permet de créer des variables fictives pour n’importe quelle colonne de type “object”, quel que soit le nombre de valeurs uniques dans la colonne.
La méthode `get_dummies()` est donc un outil très utile pour manipuler des données dans Pandas. Elle vous permet de créer facilement des variables fictives pour les colonnes de type “object”, ce qui peut être très pratique pour effectuer des analyses statistiques ou pour préparer des données pour l’apprentissage automatique.
Utiliser `astype()` pour convertir les données dans une colonne de type "object" en un autre type de données.
La méthode `astype()` est une méthode très utile pour convertir les données dans une colonne de type “object” en un autre type de données. Cela peut être très pratique pour effectuer des analyses statistiques ou pour préparer des données pour l’apprentissage automatique.
-
Syntaxe :
`df[‘colonne_object’].astype(‘type_de_données’)`
Où `df` est le DataFrame Pandas dans lequel vous souhaitez convertir les données dans une colonne de type “object”, `colonne_object` est la colonne de type “object” pour laquelle vous souhaitez convertir les données, et `type_de_données` est le type de données vers lequel vous souhaitez convertir les données.
Exemple :
Nous avons un DataFrame Pandas `df` qui contient les données suivantes :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
Pour convertir les données dans la colonne “Ville” en type “catégorie”, nous pouvons utiliser la méthode `astype()` comme suit :
df['Ville'] = df['Ville'].astype('category')
print(df)
Cela affichera le DataFrame suivant :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
Avantages :
La méthode `astype()` est une méthode très simple et efficace pour convertir les données dans une colonne de type “object” en un autre type de données. Elle est également très flexible, car elle vous permet de convertir les données dans n’importe quelle colonne de type “object”, quel que soit le type de données cible.
La méthode `astype()` est donc un outil très utile pour manipuler des données dans Pandas. Elle vous permet de convertir facilement les données dans les colonnes de type “object” en un autre type de données, ce qui peut être très pratique pour effectuer des analyses statistiques ou pour préparer des données pour l’apprentissage automatique.
Utiliser `to_csv()` pour enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV.
La méthode `to_csv()` est une méthode très utile pour enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV. Cela peut être très pratique pour partager des données avec d’autres personnes ou pour les utiliser dans d’autres programmes.
Syntaxe :
`df.to_csv(‘nom_du_fichier.csv’)`
Où `df` est le DataFrame Pandas que vous souhaitez enregistrer dans un fichier CSV, et `nom_du_fichier.csv` est le nom du fichier CSV dans lequel vous souhaitez enregistrer le DataFrame.
Exemple :
Nous avons un DataFrame Pandas `df` qui contient les données suivantes :
Nom Âge Ville 0 Alice 20 Paris 1 Bob 25 Londres 2 Carol 30 Rome
Pour enregistrer ce DataFrame dans un fichier CSV appelé “villes.csv”, nous pouvons utiliser la méthode `to_csv()` comme suit :
df.to_csv('villes.csv')
Cela créera un fichier CSV appelé “villes.csv” qui contient les données suivantes :
Nom,Âge,Ville Alice,20,Paris Bob,25,Londres Carol,30,Rome
Avantages :
La méthode `to_csv()` est une méthode très simple et efficace pour enregistrer un DataFrame dans un fichier CSV. Elle est également très flexible, car elle vous permet d’enregistrer le DataFrame dans n’importe quel fichier CSV, quel que soit le nombre de colonnes ou de lignes dans le DataFrame.
La méthode `to_csv()` est donc un outil très utile pour manipuler des données dans Pandas. Elle vous permet d’enregistrer facilement les DataFrame dans des fichiers CSV, ce qui peut être très pratique pour partager des données avec d’autres personnes ou pour les utiliser dans d’autres programmes.
