Fonctions, méthodes et bibliothèques
Python pour les utilisateurs et utilisatrices de R
Daniel Chen
Instructor
Appeler des fonctions
- Les fonctions R et Python fonctionnent pareil
- Python : fonctions et méthodes
Méthodes vs fonctions
- Python est orienté objet
- Attributs
- Méthodes
- Les méthodes sont des fonctions qu'un objet peut appeler sur lui-même
- Les fonctions sont appelées sur un objet
l = [0, 1, 2, 3, 4]
len(l) # appeler une fonction
l.len() # pas une méthode
Le point a une signification spéciale en Python
Les points ont des sens et usages très précis
Ajouter à une liste
l = [1, "2", True]
l.append('appended value')
l
[1, '2', True, 'appended value']
Mettre à jour un dictionnaire
d = {'int_value':3, 'bool_value':False, 'str_value':'hello'}
d.update({'str_value':'new_value', 'new_key':'new_value'})
d
{'bool_value': False,
'int_value': 3,
'new_key': 'new_value',
'str_value': 'new_value'}
Les méthodes sont propres à l'objet
d.append('hello')
------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-42922a99ec56> in <module>()
<hr />-> 1 d.append('hello')
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'append'
Bibliothèques
- Les bibliothèques ajoutent des fonctions
- Les tableaux et dataframes ne font pas partie de base de Python
- Les tableaux et matrices viennent de
numpy - Les dataframes viennent de
pandas
Numpy ndarray
R
library(readr)
dat <- read_csv('my_file.csv')
Python
import numpy
arr = numpy.loadtxt('my_file.csv', delimiter=',')
import numpy as np
arr = np.loadtxt('my_file.csv', delimiter=',')
Pandas DataFrame
import pandas as pd
df = pd.read_csv('my_file.csv')
df.head()
Passons à la pratique !
Python pour les utilisateurs et utilisatrices de R
