Un guide simple sur les opérations de Pandas Dataframe

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Rajiv Chandra

Published on 19/08/2023

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Êtes-vous débutant en science des données ou un professionnel qui souhaite améliorer ses compétences ? Avez-vous entendu parler de Pandas et de son importance dans le monde de la science des données ? Si oui, vous êtes au bon endroit. Dans ce guide, nous explorerons les bases des dataframes Pandas et les différentes opérations qui peuvent être effectuées sur eux.

Vous voulez créer rapidement des visualisations de données en Python ?

PyGWalker est un projet Python Open Source qui peut vous aider à accélérer le workflow d'analyse et de visualisation des données directement dans des environnements basés sur Jupyter Notebook.

PyGWalker (opens in a new tab) transforme votre Pandas Dataframe (ou Polars Dataframe) en une interface visuelle où vous pouvez faire glisser et déposer des variables pour créer facilement des graphiques. Utilisez simplement le code suivant :

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces notebooks en ligne :

Et n'oubliez pas de nous donner une ⭐️ sur GitHub !

Exécuter PyGWalker dans un notebook Kaggle (opens in a new tab)	Exécuter PyGWalker dans un notebook Google Colab (opens in a new tab)	Donnez une ⭐️ à PyGWalker sur GitHub (opens in a new tab)
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Qu'est-ce que Pandas ?

Pandas est une bibliothèque Python open-source qui fournit des structures de données faciles à utiliser et des outils d'analyse de données performants. Elle est largement utilisée dans le domaine de la science des données pour le nettoyage des données, l'exploration des données, la modélisation des données et la visualisation des données.

Pourquoi Pandas est-il important en science des données ?

Pandas est devenu un outil essentiel pour les scientifiques des données car il simplifie le processus de manipulation et d'analyse des données. Il propose une variété de fonctions qui facilitent le travail avec de grands ensembles de données, la gestion des données manquantes et le remodelage des données. Il s'intègre également bien avec d'autres bibliothèques Python telles que NumPy, SciPy et Matplotlib, ce qui en fait un choix populaire pour les tâches d'analyse de données.

Quels sont les avantages de l'utilisation des dataframes Pandas ?

Les dataframes Pandas sont des structures de données tabulaires bidimensionnelles, de taille variable et potentiellement hétérogènes, avec des axes étiquetés (lignes et colonnes). Certains avantages de l'utilisation des dataframes Pandas incluent :

• Gestion des données manquantes
• Alignement des données et gestion intégrée des données
• Remodelage et pivotement des ensembles de données
• Sélection basée sur des labels, indexation et sous-ensemble d'ensembles de données volumineux
• Fonctionnalité GroupBy pour l'agrégation et la transformation des données
• Fusion et jointure de données à haute performance
• Fonctionnalité de séries chronologiques

Comment installer Pandas ?

Pour installer Pandas, ouvrez votre invite de commandes ou votre terminal et exécutez la commande suivante :

pip install pandas

Alternativement, si vous utilisez Anaconda, exécutez cette commande :

conda install pandas

Quelles sont les opérations de base qui peuvent être effectuées sur un dataframe Pandas ?

Une fois que vous avez installé Pandas, vous pouvez effectuer diverses opérations sur les dataframes, telles que :

1. Création d'un dataframe
2. Lecture de données à partir de fichiers (par exemple, CSV, Excel, JSON)
3. Sélection, ajout et suppression de colonnes
4. Filtrage et tri des données
5. Fusion et jointure des dataframes
6. Regroupement et agrégation des données
7. Gestion des valeurs manquantes
8. Application d'opérations mathématiques sur les données
9. Visualisation des données

Comment gérer les valeurs manquantes dans un dataframe Pandas ?

Pandas propose plusieurs méthodes pour gérer les valeurs manquantes dans un dataframe, telles que :

• dropna(): Supprimer les valeurs manquantes
• fillna(): Remplir les valeurs manquantes avec une valeur spécifiée ou une méthode (par exemple, remplissage vers l'avant, remplissage arrière)
• interpolate(): Remplir les valeurs manquantes avec des valeurs interpolées (par exemple, interpolation linéaire)

Qu'est-ce que la fonction GroupBy dans Pandas ?

La fonction GroupBy dans Pandas est une méthode puissante qui vous permet de regrouper vos données en fonction de certains critères, tels qu'une colonne ou un index. Une fois les données regroupées, vous pouvez effectuer différentes opérations d'agrégation et de transformation sur chaque groupe. Certaines fonctions couramment utilisées avec GroupBy incluent :

• sum(): Calculer la somme de chaque groupe
• mean(): Calculer la moyenne de chaque groupe
• count(): Calculer le nombre de chaque groupe
• min(): Calculer la valeur minimale de chaque groupe
• max(): Calculer la valeur maximale de chaque groupe

Comment effectuer des opérations mathématiques sur les données d'un dataframe Pandas ?

Les Dataframes de Pandas prennent en charge diverses opérations mathématiques, telles que l'addition, la soustraction, la multiplication et la division, qui peuvent être appliquées élément par élément ou par colonne. Certaines fonctions couramment utilisées pour les opérations mathématiques comprennent :

• add(): Ajoute les éléments correspondants de deux Dataframes
• subtract(): Soustrait les éléments correspondants de deux Dataframes
• multiply(): Multiplie les éléments correspondants de deux Dataframes
• divide(): Divise les éléments correspondants de deux Dataframes
• mod(): Calcule le modulo des éléments correspondants de deux Dataframes
• pow(): Élève les éléments d'un Dataframe à la puissance des éléments d'un autre Dataframe

Vous pouvez également utiliser les opérateurs arithmétiques intégrés de Python (+, -, *, /, %, **) pour effectuer ces opérations.

La visualisation des données peut-elle être réalisée avec Pandas ?

Oui, Pandas offre une variété de techniques de visualisation des données en utilisant ses méthodes de tracé intégrées, qui sont basées sur la célèbre bibliothèque de visualisation des données Matplotlib. Certains exemples courants de tracés Pandas comprennent :

• Tracé de lignes
• Tracé de barres
• Histogrammes
• Boîtes à moustaches
• Diagrammes de dispersion
• Diagrammes circulaires

Pour créer un tracé de ligne simple, par exemple, vous pouvez utiliser la méthode plot() comme suit :

import pandas as pd
 
# Créer un dataframe échantillon
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Créer un tracé de ligne
df.plot()

Conclusion

En conclusion, Pandas est une bibliothèque puissante et flexible qui simplifie le processus de manipulation et d'analyse de données en Python. Ce guide a couvert les bases des opérations sur les Dataframes Pandas, y compris la création de Dataframes, la lecture de données à partir de fichiers, la gestion des valeurs manquantes, l'utilisation de la fonction GroupBy, l'exécution d'opérations mathématiques et la visualisation des données. Avec ces outils à votre disposition, vous êtes bien parti pour devenir un data scientist plus compétent.

Autres tutoriels sur Pandas :

• Les bases des Dataframes Pandas
• Exemples de Dataframes Pandas
• Nettoyage des données dans les Dataframes Pandas
• Comment tracer avec les Dataframes Pandas
• Utiliser read_csv() avec les Dataframes Pandas
• Accélérer vos opérations Pandas avec Modin
• Qu'est-ce que Groupby dans Pandas ?
• Pandas 2.0 : Quoi de neuf ?