On utilise drop pour supprimer des lignes ou des colonnes.
Supprimer une ou plusieurs lignes
df.drop('Canada')
df.drop(['Canada', 'Japan'])
df.drop(['Italy', 'Canada'], axis=0)
df.drop(['Canada', 'Germany'], axis='rows')
# À partir de la 22ème ligne, supprimer une ligne toutes les 20 lignes
# Utile si les entêtes sont repétées toutes les x lignes
df.drop(range(22, dp.shape[0] + 1, 20))
Supprimer une ou plusieurs colonne
df.drop(columns=['Population', 'HDI'])
df.drop(['Population', 'HDI'], axis=1)
df.drop(['Population', 'HDI'], axis='columns')
Par défaut, drop retourne un nouvel objet, on peut appliquer la suppression sur l’objet d’origine avec le paramètre inplace=True
Si on essaie de supprimer une ligne ou colonne qui n’existe pas, une erreur est levée. On peut éviter ça en passant le paramètre errors='ignore'
On utilise rename pour renommer des index et/ou colonnes.
On peut passer des colonnes ou index qui n’existent pas — ça ne levera pas d’erreur.
# from:to
df.rename(
columns={
'HDI': 'Human Development Index',
'Anual Popcorn Consumption': 'APC'
}, index={
'United States': 'USA',
'United Kingdom': 'UK',
'Argentina': 'AR'
})
df.rename(index=str.upper)
df.rename(index=lambda x: x.lower())
reviews.rename(index={0: 'firstEntry', 1: 'secondEntry'})
Définir la colonne a utiliser comme index pour les différentes lignes avec set_index:
df = pd.DataFrame({
'Product A' : [35, 41, 12],
'Product B' : [21, 34, 44],
'Product C' : [10, 38, 46],
'Year' : ['2017', '2018', '2019']
})
print(df)
df = df.set_index('Year')
print(df)
'''
Product A Product B Product C Year
0 35 21 10 2017
1 41 34 38 2018
2 12 44 46 2019
'''
Retirer l’index avec reset_index:
df = df.reset_index()
print(df)
'''
Year Product A Product B Product C
0 2017 35 21 10
1 2018 41 34 38
2 2019 12 44 46
'''
Changer l’ordre des index ou colonnes avec reindex:
df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
df = df.reindex(columns=sorted(df.columns))
On utilise assign pour ajouter des colonnes
df = df.assign(hour=df.launched.dt.hour,
day=df.launched.dt.day,
month=df.launched.dt.month,
year=df.launched.dt.year)
On peut aussi directement assigner des valeurs à une colonne qui n’existe pas encore:
df['day'] = df['click_time'].dt.day.astype('uint8')
df['hour'] = df['click_time'].dt.hour.astype('uint8')
df['minute'] = df['click_time'].dt.minute.astype('uint8')
df['second'] = df['click_time'].dt.second.astype('uint8')
On utilise append pour ajouter des valeurs
df = pd.DataFrame({
'Product A' : [35, 41, 12],
'Product B' : [21, 34, 44],
'Product C' : [10, 38, 46]
}, index=['2017', '2018', '2019'])
df = df.append(pd.Series({
'Product A': 1,
'Product B': 2,
'Product C': 3}, name='2020'))
print(df)
'''
Product A Product B Product C
2017 35 21 10
2018 41 34 38
2019 12 44 46
2020 1 2 3
'''
On peut aussi directement assigner des valeurs à un index qui n’existe pas encore:
df.loc['2021'] = {
'Product A': 1,
'Product B': 2,
'Product C': 3
}
print(df[-1:])
'''
Product A Product B Product C
2021 1 2 3
'''
Même principe pour les DataFrame non indexés, sauf qu’on utilisera df.loc[len(df)] = ...
df_rank = pd.DataFrame(data=[], columns=['Feature', 'Importance'])
for feature, imp in zip(X.columns, model.feature_importances_):
df_rank.loc[len(df_rank)] = [feature, imp]
df_rank.sort_values(by=['Importance'], ascending=False)
Utiliser un dictionnaire permet de passer les différentes colonnes dans n’importe quel ordre mais si l’ordre est respecté alors on peut utiliser une liste.
df.loc['2022'] = [1, 2, 3]
print(df[-1:])
'''
Product A Product B Product C
2022 1 2 3
'''
concat permet de combiner deux DataFrame en un
Concaténer
pd.concat([canadian_youtube, british_youtube])
Joindre (se base sur l’index si colonne non précisée).
Utiliser des suffixes si les deux fichiers contiennent des colonnes qui ont le même label. Les suffixes sont ajoutés au nom des colonnes des datasets.
left = canadian_youtube.set_index(['title', 'trending_date'])
right = british_youtube.set_index(['title', 'trending_date'])
left.join(right, lsuffix='_CAN', rsuffix='_UK')