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Introduction à la Librairie Panda pour l'Analyse de Données

Introduction à pandas
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Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données
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Création et Manipulation des DataFrames

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de vous initier à l'utilisation de la librairie Panda, de vous montrer comment créer et manipuler des DataFrames, et d'apprendre à extraire et filtrer des informations statistiques à partir de vos jeux de données.

Résumé

Découvrez les fondamentaux de la librairie Panda, dédiée à l'analyse et manipulation de données avec Python, à travers la création et manipulation de DataFrames.

Description

La librairie Panda est une librairie renommée pour l'analyse et la manipulation de données. Elle repose principalement sur l'utilisation de l'objet DataFrame, comparable à une feuille de tableur Excel. La création de DataFrames peut se faire à partir de diverses sources, notamment des fichiers, des listes et des dictionnaires.

L'un des aspects clés de Panda est la capacité à extraire des informations statistiques et mathématiques à l'aide de la fonction Describe. Celle-ci fournit des détails sur le nombre d'entrées, la moyenne, la déviation standard, les valeurs minimum et maximum, ainsi que les quartiles. Les colonnes peuvent être listées avec la propriété columns et renommées à l'aide de la fonction rename.

La manipulation de DataFrames utilise des syntaxes similaires à celles des listes et des dictionnaires, facilitant l'extraction de colonnes ou de lignes spécifiques grâce aux crochets. Les fonctions head et tail permettent respectivement de visualiser les premières et dernières lignes du DataFrame.

La fonction query est particulièrement puissante pour filtrer les données en appliquant des conditions. Par exemple, vous pouvez récupérer des commandes de produits par catégorie ou filtrer des montants de vente spécifiques. Cela permet des manipulations complexes en quelques lignes de code.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un DataFrame en Panda?
Un DataFrame est un objet central de la librairie Panda, comparable à une feuille de calcul Excel, permettant de manipuler et d'analyser des données structurées.
Comment renommer une colonne dans un DataFrame?
Pour renommer une colonne dans un DataFrame, utilisez la fonction rename avec en premier paramètre 'columns' et un dictionnaire contenant les renommages, suivi de inplace=True pour appliquer directement les modifications.
Quelle fonction permet de filtrer les données dans un DataFrame?
La fonction query permet de filtrer les données dans un DataFrame en appliquant des conditions sur les colonnes pour extraire des sous-ensembles spécifiques.
6 commentaires
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améliefiale
Il y a 3 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
améliefiale
Il y a 3 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
elephorm-1464076@addviseo.com
Il y a 1 an
Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
nicolasmichaux1
Il y a 2 ans
Bonnne formation mais aucun support de cours
lebris.gilles76
Il y a 3 ans
Très bien , mais il manque les supports de cours
antoinem
Il y a 3 ans
Bien mais il manque les supports de cours