Pandas est un module Python qui fournit des structures de données puissantes et flexibles conçues pour gérer facilement les données structurées. Il vous permet de charger, de préparer, de manipuler, de modéliser et d’analyser des données de manière très simple et rapide.
Voici une introduction de base sur la façon d’utiliser le module pandas:
1. Installation:
Avant de pouvoir utiliser pandas, vous devez l’installer. Vous pouvez l’installer en utilisant pip, le gestionnaire de packages Python:
`pip install pandas`1. Importation:
Après avoir installé pandas, vous devez l’importer dans vos scripts Python à l’aide de la commande import:
`import pandas as pd` Conventionnellement, nous importons pandas comme `pd`.1. Chargement des données:
Pandas peut charger de nombreux types de données différents, mais l’un des plus courants est le csv. Vous pouvez charger un fichier csv en utilisant la fonction read\_csv():
`data = pd.read_csv(‘myfile.csv’)` Vous pouvez aussi lire des données à partir d’autres sources comme des fichiers Excel, des bases de données SQL, des fichiers JSON, etc.1. Exploration des données:
Une fois que vous avez chargé vos données, vous pouvez utiliser plusieurs fonctions pour les explorer. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction head() pour afficher les premières lignes de vos données:
`print(data.head())` Vous pouvez obtenir des statistiques récapitulatives de vos données avec la fonction describe(): `print(data.describe())`1. Manipulation des données:
Pandas fournit une large gamme d’opérations de manipulation de données, comme le filtrage, le regroupement, la fusion, la transformation, etc. Par exemple, nous pouvons filtrer les lignes basées sur une condition :
`filtered_data = data[data[‘my_column’] > 50]`1. Visualisation des données:
Pandas est également intégré à matplotlib pour fournir des fonctions de visualisation de données. Par exemple, nous pouvons tracer un histogramme d’une colonne spécifique :
`data[‘my_column’].plot.hist()`1. Sauvegarder les données:
Après avoir manipulé vos données, vous pouvez les sauvegarder dans un fichier csv ou dans d’autres formats de fichiers tels que Excel, SQL, JSON, etc. Voici comment vous pouvez le faire pour csv :
`data.to_csv(‘my_new_file.csv’, index=False)`Ce ne sont que quelques bases utilisation du module pandas. Il y a beaucoup de choses supplémentaires que vous pouvez faire avec pandas, comme gérer les données manquantes, reformater les données, utiliser des index de date/heure, etc.
