Python, simulation avec 4 conditions

Réponses

  • Cere
    Cere
    Bonjour,
    Ca donne quelque chose de ce type la

    Soit T ton tableau: 
    for t in T:
    If condition1 and condition2 and ... condition4:
         print(t)
    Où la condition i sera de la sorte: t[ i]< nombre ou bien t[ i] >nombre
    [size=x-small](Remplace les parenthèse pout t(i) par des crochets, je n'arrive pas à les faires afficher)[/size]
  • Flora
    Flora
    Bonsoir Cere,

    Edit
  • Cere
    Cere
    D'accord vous utilisez la libraire pandas.
    Ma réponse n'était donc pas adapté, mais elle ne pouvait pas l'être.
    quand vous utilisez df, c est un raccourci pour dataframe.
    Vous manipulez bien un tableau au sens littéral mais en terme de structure c'est la structure dataframe de pandas.
    Qui peut être converti en type tableau de python.

    "loc" permet de localiser des valeurs de votre dataframe et renvoie le résultat de cette valeur.
    Ce n'est pas un affichage en tant que tel.
    Même si Jupyter vous affiche le résultat, c'est une souplesse de sa part.

    En espérant vous avoir éclairé un peu :)
  • Flora
    Flora
    Bonjour Cere

    Edit
  • Flora
    Flora
    Bonjour à tous,

    Edit
  • paul18
    paul18
    Bonjour

    Personnellement j'utilise la vectorisation (je crois me rappeler qu'il faut transformer l'objet Pandas en Array):
    • " la moyenne par région " $\Rightarrow$ on utilise le "slicing" avec les ":"; par exemple moy = numpy.mean(A[0,5:20]) calculera la moyenne de la première colonne, depuis la ligne 6 à 20 (20 non inclus)
    • "remplacer les colonnes nulles" $\Rightarrow$ avec numpy.where; indices renvoie les positions pour lesquelles la condition est vraie

    Exemple de code 
    import numpy as np

## préparation d'un tableau
n=20
A=np.arange((n+1), dtype = np.float)
B=np.vstack((A,2*A))
B[1,10] = 0.

## calcul de la moyenne
moy = np.mean(B[0,5:20])
print("extrait = {}".format(B[0,5:20]))
  
## remplacement de la valeur nulle par la moyenne                          
indices=np.where(B==0.)
C = np.copy(B)
C[indices]=moy
print("C = {}".format(C))
  • Flora
    Flora
    Merci à vous ;-)
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