Mis a jour le 2018-10-21, 16:55

Création de Series

Création d'une série, c'est à dire d'un vecteur de valeurs d'une variable (en général valeurs pour différents individus) :
Index d'une série : c'est le nom affecté à chaque valeur :
s.describe() : valeurs statistiques d'une série.
Création d'une série avec valeur répétée :
Indexation des séries :
Indexation de sous-séries : attention, quand on a extrait une sous-série avec par exemple s = s[s > 4], les numéros d'index n'ont pas changé ! (s[1] pointe toujours vers la même valeur qu'avant s'il fait toujours partie de la série, sinon, exception).
Opérations sur les séries : on peut utiliser les opérations comme sur les array numpy :
Attribut name d'une série :
Pour une série :
Comptage de valeurs :
Pour des séries, si s1 = pandas.Series([1, 2, 3, numpy.nan]) et s2 = pandas.Series([1, 4, 3, 6])
Attention : l'opérateur in pour une série ne teste pas l'appartenance à la série, mais à son index ! Si s = pandas.Series(['a', 'b', 'c']) :
Fonction isin : si s = pandas.Series(['a', 'b', 'c']), s.isin(['a', 'c', 'x']) teste si chaque élément de la série est ou non dans la liste donnée (donc renvoie ici la Series [True, False, True]).
Test pour les NaN :
pour déterminer le numéro d'ordre de chaque valeur (rank) :
s1.argsort() : renvoie les index dans l'ordre croissant des valeurs (de telle sorte que s1[s1.argsort()] est trié par ordre croissant). Attention : ce ne sont pas les numéros d'ordre pour chaque valeur, utiliser rank pour cela !
Sur une série contenant des chaînes de caractère, on peut appliquer des fonctions vectorisées :
Sélection de valeurs :
Divers :

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