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Tutoriel Python Pandas 5 : Gérer les données manquantes avec fillna, dropna et interpolate

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Tutoriel Python Pandas 5 : Gérer les données manquantes avec fillna, dropna et interpolate

493 613 vues 13 novembre 2017 22:07

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Dans ce tutoriel, nous allons voir comment gérer les données manquantes dans pandas en utilisant les méthodes fillna, interpolate et dropna. Vous pouvez combler les valeurs manquantes avec une valeur ou une liste de valeurs, ou utiliser une des méthodes d’interpolation.

Thèmes abordés dans cette vidéo sur Python Pandas :
0:00 Introduction
2:30 Convertir une colonne de texte en format date
3:15 Utiliser la date comme index du dataframe avec la méthode set_index()
4:10 Utiliser la méthode fillna() dans un dataframe
7:35 Utiliser fillna(method="ffill") pour remplir vers l’avant
8:57 Utiliser fillna(method="bfill") pour remplir vers l’arrière
9:56 Le paramètre "axis" dans fillna()
11:18 Le paramètre "limit" dans fillna()
13:46 Utiliser interpolate() pour interpoler dans un dataframe
15:34 Le paramètre "time" dans interpolate()
16:50 Utiliser dropna() pour supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes
17:50 Le paramètre "how" dans dropna()
18:33 Le paramètre "thresh" dans dropna()

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À propos de ce tutoriel

codebasics a publié ce tutoriel vidéo de 22:07 le 13 novembre 2017. Il a été vu 493 613 fois sur YouTube.

Chaîne
codebasics
Catégorie
Éducation
Durée
22:07
Publié le
13 novembre 2017
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