Cours Python
Exercice 29 Ecrire un programme qui permet de supprimer les éléments dupliqués d'une série pandas. Exemple pour la série:
|
1 2 |
serie = pandas.Series(['Python', 'Java', 'Javascript', 'Kotlin' , 'Python'] , index=[10 , 12 , 14 , 16 , 18]) |
Le programme renvoie l'élément 'Python' qui est dupliqué.
Exercice 75 Etant donné le dictionnaire Python suivant qui contient les noms des élèves avec leurs notes à l'examen:
|
1 2 |
newResults = {'Maria': 19, 'Amelia': 16, 'Bernard': 18, 'Hafid': 18, 'Hajar': 19, 'Jules': 15, 'Nathan': 20, 'Enzo': 17} |
Ecrire un programme en Python qui permet d'améliorer les notes en faisant une translation qui consiste à ajouter 2 points à chaque élève.
Exercice 22 Ecrire un algorithme qui prends en entrée l'ensemble python E = {'a' , 'b' , 'c' , 'd' , 'e'} et qui renvoie la liste des parties de E ayant 2 ou 3 éléments.
Contenu du cours A propos du module statistics Installation & Syntaxe Principales méthodes associées au module statistics Exemple d'usage de la méthode statistics python 1. A propos du module statistics Vue l'importance des statistiques dans le domaine informatique, le langage Python propose de nombreux modules pour les statistiques, le module que nous proposons dans ce…
Exercice 14 Ecrire un programme en python pandas qui permet d'ajouter le nom 'Clara' à la série pandas suivante:
|
1 2 |
s = pandas.Series(["Emma" , "Alice" , "Paul" , "Tiago" , "Julia"] , index= [17 , 21 , 19 , 13 , 27 ]) |
Exercice 13 Ecrire un programme en python pandas qui permet de convertir la série pandas suivante en un dictionnaire python:
|
1 2 |
s = ps.Series(["Louis" , "Maya" , "Yassmine" , "Rosa" , "Tomas"] , index= [17 , 21 , 19 , 13 , 27 ]) |
Exercice 12 Reprendre l'exercice précédent (Exercice 11) avec cette fois-ci une liste d'index personnalisée:
|
1 2 |
data = np.array ([430 , -255 , 179 , 237 , -202 , 304 ] ) s = ps.Series(data , index= [11 , 21 , 17 , 13 , 27 , 14]) |
Solution
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 |
# importation de pandas as ps import pandas as ps # importation de numpy as np import numpy as np # tableau numpy simple data = np.array ([430 , -255 , 179 , 237 , -202 , 304 ] ) # création de la série pandas s = ps.Series(data , index= [11 , 21 , 17 , 13 , 27 , 14]) # remplacer les valeurs négatives par des zéros for i in range(0 , len(s)): if s[s.index[i]] < 0: s[s.index[i]] = 0 print(s) """ output: 11 430 21 0 17 179 13 237 27 0 14 304 dtype: int32 """ |
Younes Derfoufi CRMEF OUJDA
Exercice 11 Ecrire un algorithme pandas python qui permet de remplacer les valeurs négatives de la série suivante par des zéros:
|
1 2 |
data = np.array ([43 , -25 , 79 , 37 , -22 , 34 ]) s = ps.Series(data) |
Sans toucher à la liste data. Les manipulations doivent être faites uniquement sur la série pandas s=ps.Series(data)
Exercice 10 Ecrire un programme pandas python permettant de récupérer la liste des index de la série pandas suivante:
|
1 2 |
data = np.array (['P', 'y', 't', 'h', 'o' , 'n']) s = ps.Series(data , index=[12 , 7 , 13 , 22 , 11 , 2]) |
Exercice 9 Reprendre l'exercice précédent (Exercice 8) avec cette fois-ci un affichage trié selon l'âge décroissant.
1. Description de la méthode DataFrame.sorte_values() La méthode DataFrame.sorte_values() permet de trier un DataFrame pandas selon l'étiquette passée en paramètres. La méthode DataFrame.sorte_values() possède un certain nombre de paramètres comme le trie croissant ou décroissant etc.
1. Description de la méthode loc() DataFrame La méthode pandas.DataFrame.loc[] est utilisée pour accéder à un groupe de lignes et de colonnes par étiquettes ou un tableau booléen... Pandas DataFrame est une structure de données tabulaire bidimensionnelle avec des axes étiquetés. La sélection de colonnes à partir de DataFrame donne un nouveau DataFrame contenant uniquement…
Exercice 7 A partir du programme suivant qui represente les données des étudiants dans un DataFrame:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as ps # liste des données data = [['Tomas' , 'tomas@gmail.com' , 'Math'], ['Albert' ,'albert@gmail.com' , 'SVT' ], ['Nathalie', 'nathalie@gmail.com' , 'Sc Eco'], ['Roberto' ,'roberto@gmail.com' , 'Physique'], ['Adam' , 'adam@gmail.com' , 'Info']] labels = [11 , 12, 13 , 14, 15] # création du DataFrame df = ps.DataFrame(data , index=labels , columns=[ 'Name' , 'Email' , 'Section']) |
Ecrire un programme qui récupère les emails des étudiants en une liste: list_emails =[ ... ] sans toucher à la liste data des données. Les manipulations doivent être apportées uniquement au niveau du DataFrame df.
Exercice 6 Modfifier le programme suivant afin de supprimer la colonne 'Section' et la remplacer par la colonne: Age = [ 22 , 23 , 21 , 20 , 25 ] sans toucher à laliste data. les modifiction doivent être apportées uniquement au DataFrame df:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as ps # liste des données data = [['Tomas' , 'tomas@gmail.com' , 'Math'], ['Albert' ,'albert@gmail.com' , 'SVT' ], ['Nathalie', 'nathalie@gmail.com' , 'Sc Eco'], ['Roberto' ,'roberto@gmail.com' , 'Physique'], ['Adam' , 'adam@gmail.com' , 'Info']] labels = [11 , 12, 13 , 14, 15] # création du DataFrame df = ps.DataFrame(data , index=labels , columns=[ 'Name' , 'Email' , 'Section']) |
Description de la fonction DataFrame.append() La fonction Pandas dataframe.append() est utilisée pour ajouter des lignes d'un autre DataFrame à la fin d'un DataFrame donné, renvoyant un nouvel objet DataFrame. Les colonnes qui ne se trouvent pas dans les dataframes d'origine sont ajoutées en tant que nouvelles colonnes et les nouvelles cellules sont remplies avec la…
Exercice 5 Créer un programme pandas python qui renvoie une série pandas à partir de la liste python: L = ['python' , 'Java' , 'PHP', 'Javascript' , 'C++']. sans utiliser la bibliothèque numpy!
Exercice 4 Reprendre l'exercice précédent (Exercice3) en créant cette fois-ci un algorithme pandas python qui supprime les éléments d'index pair de la série.