Filtrage des données
Filtrer ses données avec rigueur permet d’extraire l’essentiel et de répondre de manière précise à une problématique donnée. Ce chapitre vous montre comment utiliser les différentes méthodes de pandas pour sélectionner des lignes ou des colonnes selon des critères sur mesure.
Ce que vous allez apprendre dans cette section :
Filtrer avec query()
Filtrez vos données avec une syntaxe lisible et expressive grâce à query(), qui permet d’écrire des conditions logiques directement sur les noms de colonnes.
Filtrer avec loc[] (par étiquette)
Utilisez loc[] pour filtrer lignes et colonnes selon leurs étiquettes. Parfait pour accéder à des données précises de manière intuitive et flexible.
Filtrer avec iloc[] (par position)
Accédez aux données par leur position avec iloc[]. Idéal lorsque les noms des lignes ou des colonnes ne sont pas disponibles ou fiables.
💡 Filtrer, c’est choisir. Bien filtrer, c’est révéler toute la pertinence cachée dans vos données.