for (i,individu) in iris.iterrows(): # pour chaque individu de iris,... if pd.isnull(individu["petal_width"]): #... on teste si individu["petal_width"] est nul. a = coeffs["cas 1"]['a'] b = coeffs["cas 1"]['b'] X = individu["petal_length"] Y = a*X + b iris.loc[i,"petal_width"] = Y # on remplace la valeur manquante par Y lignes_modifiees.append(i) print("On a complété petal_width par {} a partir de petal_length={}".format(Y,X))
if pd.isnull(individu["sepal_width"]): espece = individu["species"] X = individu["petal_width"] Y = a*X + b iris.loc[i,"sepal_width"] = Y lignes_modifiees.append(i) print("On a complété sepal_width par {} a partir de l'espece:{} et de petal_width={}".format(Y,espece,X))
print(iris.loc[lignes_modifiees])
Me retourne :
On a complété sepal_width par 1.785341431491813 a partir de l'espece:setosa et de petal_width=1.0023435676326218
---------------------------------------------------------------------------TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-473bf2debd47> in <module> 12 b = coeffs["cas 1"]['b'] 13 X = individu["petal_length"]---> 14Y = a*X + b
15 iris.loc[i,"petal_width"]= Y # on remplace la valeur manquante par Y 16 lignes_modifiees.append(i)TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
Par ailleurs, j'en profite pour remercier @Nicolas Rangeon pour le cours, car il est super bien fait. Le côté "Jamie" des vidéos est top pour apprendre les maths de façon claire. C'est pour le moment mes cours préférés dans le parcours Data Analyst > peu d'erreurs, très organisé, très clair...