Discussion :

[Sonata Arctica]

Bonjour,

je suis débutant, j'ai écrit le programme ci-dessous:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
import pandas as pd 
csv_path= links["unemployment"]
df=pd.read_csv(csv_path)
if df.loc["0":"68","unemployment":"unemployment"]>8.5:
    print (pd.read_csv(csv_path))

et ça me donne ce message d'erreur:

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Comment résoudre le problème svp?

Cordialement

[master4]

Salut,
Pour essayer de répondre à cette question, il faudrait nous donner un peu plus de détails sur les types de données sur lesquelles vous travaillez. Tel que vous avez présenté votre exemple, on ne peut pas le tester pour voir d'où vient le problème.
Cette partie du code fait quoi ? Quel est le fichier csv que vous voulez lire ? Parce que "pd.read_csv" permet de lire un fichier csv.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
csv_path= links["unemployment"]
df=pd.read_csv(csv_path)

[Sonata Arctica]

Bonjour,

merci pour la réponse, le ficheir CSV affiche 3 colonnes pour 68 lignes, exemple ci dessous:

	date	unemployment
0	1948	3.750000
1	1949	6.05000

Le code doit afficher seulement les lignes si le nombre dans unemployment est supérieur a 8,5%


merci pour votre support

[master4]

Bonjour,

Avant de parler de cette sélection, il faudrait avant tout être en mesure de pouvoir lire ce fichier CSV.
Dans votre code, je n'ai pas compris comment vous l'avez fait parce que je vois le code de lecture de ce fichier à plusieurs endroits de votre code.

[Sonata Arctica]

je ne vois pas trop le 2 fois,

j’appelle le fichier pour faire tourner le code de recherche, puis une seconde fois pour extraire les données en fonction de la recherche

d’après le message d'erreur, si je me trompe pas, la lecture du csv est ok, le problème viens plutôt des chiffre la colonne unemployment et du 8.5 dans la recherche :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-75-f19effa50c11> in <module>
      2 csv_path= links["unemployment"]
      3 df=pd.read_csv(csv_path)
----> 4 if df.loc["0":"68","unemployment":"unemployment"]>8.5:
      5     print (pd.read_csv(csv_path))
      6 
ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

[master4]

En fait, c'est votre code que je n'arrive pas à bien comprendre.

Normalement, ça devrait être comme ça :
1- Lecture du fichier CSV avec Pandas

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df = pd.read_csv(chemin du fichier)

2- Sélection des lignes dont la colonne "unemployment" a la valeur est supérieur à 8,5%.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

selection = df.loc[df["unemployment"]>8.5]

Pour plus de détails sur la sélection de données avec pandas : https://pandas.pydata.org/pandas-doc...Frame.loc.html

[wiztricks]

Salut,

C'est pas si compliqué de lancer l'interpréteur Python et de tester un peu.
On crée un dataframe:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

>>> df = pd.DataFrame([0, 1, 2], columns=('a',))

Puis on regarde ce que sort df.loc:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
>>> df.loc[:] > 1
       a
0  False
1  False
2   True

Difficile de comparer un tableau de booléens à une valeur:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> if df.loc[:] > 1: pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\py_env\py34-64\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 917, i
n __nonzero__
    .format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(),
a.item(), a.any() or a.all().
>>>

C'est ce qu'essaie de raconter le message d'erreur.

Si ce qu'on veut c'est créer un tableau en sélectionnant les lignes où 'a' est > 1, on peut le faire comme çà:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
>>> df[df.a > 1]
   a
2  2

Et voilà...

Pas besoin de CSV, pas besoin de... juste lever un peu le nez du guidon pour réfléchir aux opérations qu'on cherche à faire.
On essaye de la reproduire sur un petit exemple.
Si on y arrive pas, c'est qu'il manque un ingrédient dans la potion et on ajoute quelque chose.

Sinon on essaie de comprendre de donner un nom à ce qu'on fait. Ici sélectionner les lignes d'un dataframe pandas suivant une condition testée sur un colonne. Ce qui donne quelques mots clefs pour chercher un peu sur Internet ou dans la documentation.

Si on trouve quelque chose qui semble être une solution, çà se teste rapidement. Et si çà marche on peut oser le transposer dans le code. Sinon, il y a de quoi poster pour reproduire le soucis assez simplement.... donc l'espoir d'une réponse rapide (mais sans avoir un minimum bossé pour réduire le problème et en faire quelque chose de reproductible, ben,... pas grand monde prendra le temps de faire ce boulot là pour vous).

- W

[Sonata Arctica]

Salut,

donc l'espoir d'une réponse rapide (mais sans avoir un minimum bossé pour réduire le problème et en faire quelque chose de reproductible, ben,... pas grand monde prendra le temps de faire ce boulot là pour vous).

- W

Bonjour,

je débute tout juste,j 'ai passer quelques heures sur le sujet. j'ai appris d'autres langages informatiques en posant aussi des questions sur des forums dédiés, j'ai jamais eu de réponse aussi sèche, c'est assez dommage, si c'est ça la communauté python...

Je vous remercie cependant pour votre aide condescendante et hautaine