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pandas, groupby, nan values¶
2016-11-20
La fonction groupby ne considère pas (plus) les valeurs manquantes ou NaN. Le notebook groupby et valeur manquantes illustre ce fait et montre comment les corriger.
Piloter un drone depuis un notebook¶
Coordonnées des données carroyées¶
2016-11-03
Les données carroyées sont fournies par l’INSEE et proposent différentes variables économiques agrégées par carreaux : Un carroyage est un découpage de l’espace géographique en mailles régulières de forme carrée et de taille fixe. Il survient toujours un moment où on cherche à représenter ses données qui sont localisées avec un système de coordonnées : Lambert Azimutal Equal Area. Pour les convertir an longitude, latitude, il faut utiliser le module pyproj. Exemple : Conversion de coordonnées. La plupart des systèmes de coordonnées (ou Spatial reference system) sont identifiés par un code EPSG. Dans le cas des données carroyées, le code est EPSG:3035. Il est répertorié sur spatialreference.org qui listent façons de l’écrire avec différents outils. Lorsqu’on télécharge des fichiers shapefiles, elles viennent souvent avec un fichier .prj qui décrit le système de coordonnées utilisé. Le site prj2epsg permet d’obtenir le code EPSG correspondant ouvrant la porte à toutes sortes de conversions.
keyring et mots de passe¶
2016-10-04
Beaucoup de notebooks utilisent le module keyring pour récupérer des mots de passe ou des identifiants. Le notebook 2A.eco - API, API REST utilise les lignes suivantes pour récupérer la clé de l’API de TasteKid.
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Devinettes¶
2016-10-04
La réponse aux devinettes envoyées par mail : Devinettes.
Découvrir de nouveaux modules¶
2016-10-01
La planète Python évolue très vite et il est quasiment impossible d’essayer tous les modules qu’on découvre voire même de les découvrir tout court. Une source assez fiable consiste à regarder la liste des packages présents dans les distributions WinPython ou Anaconda. De plus, lorsqu’un module est ajouté, cela signifie qu’il est assez abouti pour être distribué.
Javascript et traitement de données¶
2016-09-24
Un des candidats a une forte préférence pour le Javascript et son premier réflexe est d’utiliser ce langage très utilisé pour tout ce qui est graphique. Comme éditeur, il utilise Atom que je m’empresse d’essayer à mon tour. Il traite les données en JSON car ce format est le plus adéquat pour ce langage. Le site learnjsdata guide les programmeurs vers l’utilisation du javascript pour traiter les données. Il existe des librairies qui implémentent les dataframe comme jsdataframe. Le navigateur execute le javascript excepté si un serveur est requis. Dans ce cas, la solution est d’utiliser un plugin Chrome : Web Server for Chrome. Chrome reste le navigateur préféré des dévelopeurs. Autre option http-static.
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Permutations et récursivité¶
2016-09-16
Enumérer les permutations est un exercice classique. Voici une implémentation un peu différente mais toujours récursive :
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Quelques articles sur les statistiques bayésiennes¶
Un livre intéressant¶
2016-08-05
High Performance Python, Micha Gorelick, Ian Ozsvald. Le livre est très bien conçu et les exemples sont très clairs. Si vous souhaitez accélérer un programme Python en utilisant le multithreading, OpenMP, Numba, Cython PyPy, ou CPython, je recommande d’y jeter un coup d’oeil d’abord. L’autre livre est réservé à un usage spécifique mais le titre est sympathique : Violent Python. Pour ceux qui veulent jouer avec le wifi, les antivirus…
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