Leçon 1 / 10 — Chapitre 6: Manipuler des données avec pandas
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). Son objet central est le DataFrame, qui organise des données en lignes et en colonnes.
import pandas as pd
donnees = {
"produit": ["riz", "huile", "sucre"],
"prix": [5, 8, 3],
"stock": [20, 10, 15],
}
df = pd.DataFrame(donnees)
print(df)
Ce code affiche un tableau à trois colonnes (produit, prix, stock) et trois lignes, avec un index numérique généré automatiquement à gauche (0, 1, 2). import pandas as pd est la convention quasi universelle pour importer pandas — presque tout le code pandas commence ainsi.
Un dictionnaire de listes (vu dans Python Intermédiaire) devient naturellement un DataFrame : chaque clé devient le nom d'une colonne, et sa liste associée devient les valeurs de cette colonne, ligne par ligne — les trois listes doivent avoir la même longueur.
df.shape renvoie un tuple (nombre_lignes, nombre_colonnes) :
print(df.shape)
Ce code affiche (3, 3) : trois lignes, trois colonnes.
À vous de jouer : créez un dictionnaire de listes avec au moins deux colonnes, convertissez-le en DataFrame avec pd.DataFrame(), et affichez-le.
À vous de jouer
À faireQue va afficher ce code ?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
print(df.shape)
Copiez ce code dans un environnement Python en ligne (Google Colab, Replit, ou tout autre) pour vérifier le résultat avant de répondre.
À vous de jouer
À faireDans un dictionnaire converti en DataFrame avec pd.DataFrame(), que devient chaque clé du dictionnaire ?
Copiez ce code dans un environnement Python en ligne (Google Colab, Replit, ou tout autre) pour vérifier le résultat avant de répondre.
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