Tableau de Pandas : tout ce que vous devez savoir
Pandas est une bibliothèque open source en Python qui fournit des fonctionnalités pour lire, manipuler et analyser des données tabulaires. Les tableaux de Pandas sont des structures de données qui permettent de stocker des données sous forme de lignes et de colonnes, comme un tableau ou une feuille de calcul.
Manipulation de tableaux de données avec Pandas
Pandas permet de manipuler des tableaux de données de diverses manières, telles que :
- Charger des données dans un tableau de Pandas à partir de divers formats, tels que CSV, Excel, JSON, etc.
- Visualiser et filtrer les données en utilisant les fonctions de sélection et de filtrage.
- Manipuler les données en utilisant les fonctions de concaténation, d'agrégation et de transformation.
- Créer des graphiques à partir des données en utilisant des outils de visualisation tels que Matplotlib.
Les DataFrames de Pandas
La structure de données de base dans Pandas est le DataFrame. C'est une structure de données tabulaire qui peut être utilisée pour stocker des données de différentes formes et tailles. Les DataFrames sont des tableaux bidimensionnels, avec des lignes et des colonnes. Chaque colonne du DataFrame peut avoir un type de données différent.
Les DataFrames sont très flexibles et peuvent être utilisés pour stocker des données de différentes formes, y compris des données structurées et non structurées. Ils sont utiles pour l'analyse et la manipulation de données car ils permettent de travailler avec des données de manière organisée et structurée.
Exemples d'utilisation de tableaux de Pandas
Voici quelques exemples courants d'utilisation de tableaux de Pandas :
- Analyse de données financières : les tableaux de Pandas sont couramment utilisés pour l'analyse de données financières car ils permettent de manipuler facilement des données financières structurées, telles que les prix des actions ou les données de marché.
- Analyse de données commerciales : les tableaux de Pandas sont également utilisés pour l'analyse de données commerciales, telles que les ventes, les stocks, les clients, etc.
- Exploration de données : les tableaux de Pandas sont souvent utilisés pour l'exploration de données car ils permettent une manipulation de données rapide et flexible.
Conclusion
En résumé, les tableaux de Pandas sont des structures de données très utiles pour la manipulation, l'analyse, et la visualisation de données tabulaires en Python. Ils permettent de stocker des données sous forme de colonnes et de lignes, et fournissent une grande variété de fonctionnalités pour filtrer, trier, agréger et transformer les données. Les DataFrames de Pandas sont la structure de données de base utilisée pour stocker des tableaux de données en Pandas, et sont largement utilisés dans l'analyse de données financières, commerciales et l'exploration de données.
Sources :
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