Python: Pandas in a nutshell

Par AMO

Nota: dans la suite de ce post, les réponses sont celles de ChatGPT après qu’il ait eu connaissance d’un script de base.

Récupérer les entêtes d’un dataFrame

Oui, il est tout à fait possible d’imprimer uniquement les en-têtes d’un DataFrame avec pandas. Voici comment vous pouvez le faire :

import pandas as pd

donnees = pd.DataFrame({
    'Colonne1': [1, 2, 3],
    'Colonne2': [4, 5, 6],
    'Colonne3': [7, 8, 9]
})

entetes = list(donnees.columns)
print(entetes)

Dans cet exemple, nous avons un DataFrame donnees avec plusieurs colonnes. La méthode columns de pandas renvoie un objet Index contenant les en-têtes de colonnes. En convertissant cet objet Index en liste à l’aide de la fonction list(), nous obtenons une liste contenant les en-têtes des colonnes du DataFrame. Ensuite, nous pouvons simplement utiliser print(entetes) pour afficher les en-têtes à la sortie.

En exécutant le code ci-dessus, vous obtiendrez une sortie qui ressemble à ceci :

['Colonne1', 'Colonne2', 'Colonne3']

Cela vous permet d’imprimer uniquement les en-têtes du DataFrame sans afficher les données elles-mêmes.

Afficher les résultats sans tronquer le contenu des colonnes

Pour afficher les résultats sans tronquer les colonnes, vous pouvez utiliser la fonction pd.set_option de pandas pour configurer l’affichage des données. Voici la fonction modifiée :

import pandas as pd
from colorama import Fore, Style

def get_mutualfund_holders(ticker):
    # Configuration pour l'affichage des données sans tronquer les colonnes
    pd.set_option('display.max_colwidth', None)
    
    print()
    print(f"{Fore.LIGHTYELLOW_EX}{'FONDS'}{Style.RESET_ALL}")
    print(ticker.mutualfund_holders)
    return

Avec cette modification, la colonne “Holder” ne sera plus tronquée lors de l’affichage du DataFrame retourné par la fonction get_mutualfund_holders.

Liste des options possibles pour l’affichage dans pandas pd.describe_option()liste et décrit toutes les options possibles.

Afficher le type d’une colonne d’un dataFrame

Bien sûr ! Pour identifier le type des données dans la colonne “Value” du DataFrame, vous pouvez utiliser la méthode dtype de pandas sur cette colonne. Voici comment vous pouvez le faire :

import pandas as pd
from colorama import Fore, Style

def get_mutualfund_holders(ticker):
    # Configuration pour l'affichage des données sans tronquer les colonnes
    pd.set_option('display.max_colwidth', None)
    
    # Afficher le type des données dans la colonne "Value"
    print()
    print(f"{Fore.LIGHTYELLOW_EX}{'FONDS'}{Style.RESET_ALL}")
    print("Data type of 'Value' column:", ticker.mutualfund_holders['Value'].dtype)
    
    print()
    print(ticker.mutualfund_holders)
    return

Avec cette modification, la fonction get_mutualfund_holders affichera le type de données dans la colonne “Value”. Assurez-vous que les données dans cette colonne sont effectivement des nombres entiers pour que le formatage avec séparateur de milliers fonctionne correctement.