Discussion :

[plikplak06]

Bonjour,

J'ai un dataframe que je voudrais convertir en fichier binaire.
Il a une colonne avec des noms que je ne veux surtout pas modifier.

J'ai écrit ceci mais ça ne fonctionne pas (désolée je débute en python) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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list = range(1,1000)
for n in list :
    d_binaire = d_c.replace(n, 1)
d_binaire

Quelqu'un a une idée du problème ? Merci !

[wiztricks]

Salut,

Quel est le rapport entre fichier binaire et remplacer par 1 toutes les occurrences de nombres compris entre 1 et 1000?
note: d_c.replace(n, 1) devrait fonctionner... mais si çà ne fait pas ce que vous attendez, précisez en entrée j'ai... en sortie je voudrais ... alors que j'obtiens...

- W

[plikplak06]

Bonjour,

En fait mon dataframe est remplit de valeurs entre 0 et 1000. J'aimerais le modifier pour que si la valeur d'une case est supérieure à 1 (donc inclue dans ma liste), la valeur deviennent 1.
Ca me permettrait d'obtenir un fichier avec uniquement des 0 et des 1.
Ma liste ne va que jusqu'à 1000 car ma première colonne correspond à des identifiants qui sont des nombres supérieurs à 1000 et que je ne veux surtout pas modifier.

Un exemple de ce que j'ai :


Ce que je veux :


Mais en sortie j'obtiens le premier dataframe, sans modifications...

Merci à vous

[BufferBob]

salut,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df[df > 0] = 1

tout simplement.

[plikplak06]

Le problème c'est que du coup ça va modifier ma première colonne

Et les valeurs dans mon tableau semble être considérées comme des chaines de caractères : TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

[BufferBob]

ce que tu appelles "première colonne" dans les images que tu montres plus haut ça semble être ton index, donc il n'est pas censé être modifié

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        'espèce A': ['1', '707', '0'],
        'espèce B': ['15', '0', '987'],
        'espèce C': ['0', '0', '105'],
        'espèce D': ['470', '7', '15']
    }, index = ['458536', '784582', '125478']
).astype(
    dtype = {
        'espèce A': 'int32',
        'espèce B': 'int32',
        'espèce C': 'int32',
        'espèce D': 'int32'
    }
)
df.info()

Code resultat :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 3 entries, 458536 to 125478
Data columns (total 4 columns):
espèce A    3 non-null int32
espèce B    3 non-null int32
espèce C    3 non-null int32
espèce D    3 non-null int32
dtypes: int32(4)
memory usage: 72.0+ bytes

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> df[df > 1] = 1
>>> df
        espèce A  espèce B  espèce C  espèce D
458536         1         1         0         1
784582         1         0         0         1
125478         0         1         1         1