Filtrer les lignes avec des conditions
Masques booléens sur un DataFrame
Filtrer les lignes avec des conditions est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Des colonnes aux lignes
Choisir des colonnes réduit la largeur ; filtrer les rows réduit la longueur. Vous ne conservez alors que les enregistrements qui correspondent à la condition qui vous intéresse. 🔍
Une condition crée un masque
Écrivez une comparaison sur une colonne et pandas renvoie un boolean mask : une valeur True ou False par ligne, indiquant quels enregistrements correspondent.
mask = df["age"] > 30
print(mask.head())Appliquez le masque
Placez le masque entre crochets et pandas ne conserve que les rows True. Le résultat est un DataFrame plus petit avec les mêmes colonnes.
adults = df[df["age"] > 30]Filtres d’égalité
Utilisez deux signes égal pour rechercher une valeur exacte. N’oubliez pas qu’un seul signe égal tenterait d’assign une valeur au lieu de la comparer.
df[df["city"] == "Paris"]Différence et comparaisons
Vous pouvez filtrer avec l’ensemble des comparisons : différent, supérieur ou égal et inférieur ou égal fonctionnent tous sur une colonne.
df[df["score"] >= 80]
df[df["city"] != "Paris"]Filtrez du texte
Les colonnes de chaînes prennent en charge l’accesseur str. Utilisez str.contains pour conserver les lignes dont le texte contient un motif.
df[df["email"].str.contains("@gmail")]Filtrez avec between
Pour une plage numérique, between est plus lisible que deux comparaisons distinctes et inclut par défaut les deux extrémités.
df[df["age"].between(18, 65)]Conservez aussi certaines colonnes
Combinez le filtrage des lignes avec loc pour récupérer en une seule ligne lisible les lignes correspondantes et les colonnes choisies.
df.loc[df["age"] > 30, ["name", "age"]]Le masque est réutilisable
Un masque n’est qu’une Series : vous pouvez donc le storer et le réutiliser dans différentes sélections sans réécrire la condition.
senior = df["age"] > 60
df[senior]
df.loc[senior, "name"]Comptez les correspondances
Comme True vaut un, appeler sum sur un masque vous indique combien de lignes correspondent avant même le filtrage.
(df["age"] > 30).sum()Le filtrage ne modifie pas df
Le filtrage renvoie un nouveau DataFrame et laisse l’original intact. Affectez le résultat à une variable pour le conserver.
young = df[df["age"] < 30]
# df itself is unchangedVérification rapide
Rappelez-vous ce que produit une comparaison sur une colonne.
Récapitulatif : filtrer les lignes
Une condition construit un boolean mask, les crochets l’appliquent et loc ajoute la sélection de colonnes. Vous pouvez maintenant ne conserver que les enregistrements qui comptent. ✅
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Filtrer les lignes avec des conditions » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Filtrer les lignes avec des conditions » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Filtrer les lignes avec des conditions » ?
Masques booléens sur un DataFrame Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Filtrer les lignes avec des conditions » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Sélectionner des colonnes par leur nom
- Filtrer les lignes avec des conditions
- Combiner des filtres avec AND et OR
- query et isin pour des filtres clairs