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Day04 - Pandas #5
Comments
J'avais fait un cours en ligne sur Coursera l'an dernier la première semaine était sur les bases de pandas, il y a aussi quelques liens intéressants :
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Super, merci !
On Wed, Aug 21, 2019 at 11:52 AM Eren Ozdek ***@***.***> wrote:
J'avais fait un cours en ligne sur Coursera l'an dernier la première
semaine était sur les bases de pandas, il y a aussi quelques liens
intéressants :
-
https://github.com/legolas140/competitive-data-science-1/blob/master/assignment1/PandasBasics.ipynb
-
https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/
- https://pynative.com/python-pandas-exercise/
- https://www.w3resource.com/python-exercises/pandas/index.php
- https://www.pythonprogramming.in/pandas-examples.html
—
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Myriam Benzarti
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ex02: on fait du error handling ? |
ex02: le résultat fourni (
mais cela ne prend pas en compte les doublons éventuels (comme nous avertit pourtant l'énoncé); pour cela il faut ajouter les lignes
juste avant le return, dans quel cas, le résultat est |
Je note ça on updatera :) |
ex04: the examples are a bit misleading: |
J'ai trouvé ex04 bcp plus simple que ex03 |
ex05: Si on compte les médailles en double pour les épreuves en équipe, l'ex05 ne change quasiment rien à l'exercice 3. S'il faut compter les médailles en ne comptant pas en double les médailles pour une même épreuve, il y a des complexités de dédoublonnage qui méritent un exemple juste plutôt qu'un exemple factice. Dans tous les cas, il faut rajouter ces considérations à l'énoncé IMO Sans dédoublonnage: France À noter que le csv n'est pas à jour, Yannick Szczepaniak et Manuela Montebrun ont reçu leurs médailles plusieurs années plus tard pour cause de disqualification de leurs compétiteurs, leur médaille est donc NA pour le csv et le parsing correct du csv renvoie donc (Ca m'énervait de ne pas comprendre pourquoi j'avais pas juste xd) |
ex06 et ex07: manque d'exemples concrets, le terme feature m'a perdu au départ, si c'est juste les colonnes ça peut mériter une commande et un screen de mathplotlin.pyplot.hist() etc |
Scope has to be defined
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