La Septième compagnie au clair de lune News Bandes-annonces Casting Critiques spectateurs Critiques presse VOD Blu-Ray, DVD Photos Musique Secrets de tournage Récompenses Films similaires Voir toutes les offres DVD Sous l'Occupation, le héros de la Septième compagnie Chaudard est de retour dans sa quincaillerie. Pitivier et Tassin, ses anciens compagnons, annoncent leur visite, au grand désespoir de Mme Chaudard: elle et son frère cachent dans la cave le chef du réseau local de la Résistance, le commandant Gilles, qui organise une livraison d'armes qui vient de Londres. Spectateurs 3, 0 2598 notes dont 122 critiques neuf à partir de 12, 00 € Acheter neuf à partir de 15, 41 € Date de sortie: 24 mai 2017 Editeur: Gaumont Edition: Blu-ray, PAL, Tous publics Région: 2 Vidéo: Format 16/9 compatible 4/3, Format cinéma respecté 1. Lieu de tournage la 7eme compagnie au clair de lune debussy wikipedia. 66, Format BD-50, Film en Couleurs Interviews de Pierre Mondy et Henri Guybet (© INA 1977, 12'18") Bande-annonce (HD, 2'46")
5660/8633 Accueil / Albums / Miniatures Précédente Suivante La scène finale de La Septième Compagnie au clair de lune fut tournée dans le port de Dahouët (1977) Voir article Ouest-France du 30/07/2017 Auteur Sezny LE FOURN Tags Dahouët, Pléneuf Val-André, port Albums BRETAGNE / Côtes d'Armor / Pléneuf Val-André / Pléneuf Val-André - Vidéos Visites 522 Score pas de note Notez cette photo
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Pourquoi la variable reg n'est pas perçue comme un entier? Manipulation des données avec pandas 4. Pourquoi la variable dep est interprétée comme un objet? NB: A quoi correspond le type object? Le type Objet de python est le type de base qui s'appuie sur la classe parente de toutes les classes. App 10: Afficher les observations relatives à la ville de Lyon App 11: Etes vous sûrs d'afficher toutes les observations associées à la ville de Lyon?
La bibliothèque python pandas est un projet open source qui fournit une variété d'outils faciles à utiliser pour la manipulation et l'analyse de données. Un temps considérable dans tout projet d'apprentissage automatique devra être consacré à la préparation des données et à l'analyse des tendances et des modèles de base, avant de créer des modèles. Dans le post suivant, je souhaite présenter brièvement les différents outils disponibles dans les pandas pour manipuler, nettoyer, transformer et analyser les données avant de me lancer dans la construction de modèles. Tout au long de cet article, j'utiliserai un ensemble de données de disponible ici. (PDF) Python : Manipulation des données avec Pandas Chargement et description des données Librairie Pandas -Options et version | seynabou diop - Academia.edu. Cela peut également être téléchargé à partir de la base de données des maladies cardiaques de Cleveland. Les données d'entraînement comprennent deux fichiers csv distincts, l'un contenant des caractéristiques concernant un certain nombre de patients, et le second contenant une étiquette binaire « heart_disease_present », qui représente si le patient a ou non une maladie cardiaque.
Si nous souhaitons créer une nouvelle colonne avec quelques autres colonnes en entrée, la fonction apply peut parfois être très utile. def rule(x, y): if x == 'high' and y > 10: return 1 else: return 0 df = Frame({ 'c1':[ 'high', 'high', 'low', 'low'], 'c2': [0, 23, 17, 4]}) df['new'] = (lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1) () Dans le code ci-dessus, nous définissons une fonction avec deux variables d'entrée, et nous utilisons la fonction apply pour l'appliquer aux colonnes 'c1' et 'c2'. Manipulation des données avec pandas thumb. Mais le problème de la méthode apply c'est qu'elle est parfois trop lente. Si vous souhaitez calculer le maximum de deux colonnes 'c1' et 'c2', vous pouvez bien sûr utiliser apply de cette façon: df['maximum'] = (lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) Mais dans ce cas, ce sera plus rapide en utilisant directement la méthode max() comme cela: df['maximum'] = df[['c1', 'c2']](axis =1) Astuce: N'utilisez pas apply si vous pouvez faire le même travail avec d'autres fonctions intégrées (elles sont souvent plus rapides).