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Calcul scientifique Python Discussion :

pandas: slicing dans loc() vs slicing "normal" .. différence de la plage slicée [Python 3.X]


Sujet :

Calcul scientifique Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut pandas: slicing dans loc() vs slicing "normal" .. différence de la plage slicée
    Bonjour,
    En suivant une vidéo sur les bases de pandas je vois que:

    Pour un dataframe data, contenant une série 'col1', si l'on applique un slicing sur cette série dans la méthode loc() :

    data.loc([0:3, ['col1']])

    on obtient 4 retours de 'col1'.

    Ce qui semble indiquer que ce slicing récupère de 0 à 3 inclus..
    (alors qu'un slicing "normal" lui ferait de 0 à 3 exclu .. soit 3 retours uniquement).

    Y a t il un rationnel pour avoir changé la façon de slicer dans loc() de pandas?
    Ou est ce simplement que j'ai loupé et/ou pas compris un truc?

    Merci pour votre temps.
    Jma

  2. #2
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    Par défaut
    Je crois avoir compris, (en continuant les tutos sur pandas) pourquoi ce slicing avec valeur finale incluse...

    Quand on utilise pandas sur des time séries et que l'on "slice par date",

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    data.loc['2017':'2020', 'Val'].plot()
    cela retournera "naturellement" les Val de 2017 à 2020 inclus (et fera le plot val en fonction de la date).

    Allez je ferme ce post curiosité

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