Chapitre 6 / 10
Manipuler des données avec pandas
10 leçons dans ce chapitre.
Créer un DataFrame à partir d'un dictionnaire
pandas est une bibliothèque spécialisée dans la manipulation de données tabulaires (des tableaux, comme une feuille de calcul). So…
Charger un DataFrame depuis un fichier CSV
charge directement un fichier CSV (vu dans Python Intermédiaire) dans un DataFrame, en une seule ligne — plus rapide que de passer…
Explorer un DataFrame : .head(), .info(), .describe()
Avant de manipuler un grand DataFrame, trois méthodes permettent de l'explorer rapidement sans tout afficher d'un coup. affiche se…
Sélectionner des colonnes
Une colonne d'un DataFrame se sélectionne avec des crochets, un peu comme une clé de dictionnaire (vu dans Python Intermédiaire) —…
Filtrer des lignes avec une condition
ne garde que les lignes où vaut — un filtre proche des compréhensions avec condition (vues dans Python Intermédiaire), mais appliq…
Ajouter et modifier une colonne
Une nouvelle colonne s'ajoute exactement comme une nouvelle clé de dictionnaire (vu dans Python Intermédiaire) : — souvent calculé…
Trier un DataFrame avec .sort_values()
trie tout le DataFrame selon les valeurs d'une colonne — l'équivalent, pour un DataFrame entier, de avec (vu dans Python Intermédi…
Grouper et agréger avec .groupby()
regroupe les lignes ayant la même valeur dans , pour ensuite calculer une statistique par groupe — l'équivalent, en une ligne, de…
Fusionner deux DataFrames avec pd.merge()
combine deux DataFrames selon une colonne commune — l'équivalent pandas de la classe / qui collaborent (vue au premier chapitre),…
Cas pratique : analyser un petit jeu de ventes
Cette dernière leçon combine sélection, filtrage, colonne calculée, tri et , sur un petit jeu de données de ventes. Ce que fait ch…
Quiz de chapitre
6 questions transversales sur ce chapitre.
Progression du chapitre
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