| Raster | Représentation des données géographiques par pixels |
| Vecteur | Représentation des données géographiques par des objets mathématiques |
| geopackage | Format de données géospatiales (base sqlite) standardisé |
| geojson | Format de données géospatiales (base json) standardisé |
| Shapefile | Format de données géospatiales propriétaire, qui a été un standard de facto |
import pandas as pd df = pd.read_csv("fichier.csv") df2 = pd.DataFrame(my_dict) df2.dtypes df2.info()
import pandas as pd ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age")
above_35 = titanic[titanic["Age"] > 35] class_23 = titanic[titanic["Pclass"].isin([2, 3])]
adult_names = titanic.loc[titanic["Age"] > 35, "Name"]
Les lignes 10 à 25 et les colonnes 3 à 5:
titanic.iloc[9:25, 2:5]
titanic.iloc[0:3, 3] = "anonymous"
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt air_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2.csv", index_col=0, parse_dates=True) air_quality.plot() plt.show()
TBD