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L'essentiel à savoir sur Pandas : l'une des bibliothèques Python

L'essentiel à savoir sur Pandas : l'une des bibliothèques Python

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L'une des principales missions des Data Analysts et des Business Analysts est la collecte et l'analyse de données. Ceci implique notamment de nombreuses tâches qui requièrent l'utilisation de plusieurs bibliothèques. Parmi les bibliothèques disponibles pour effectuer de telles tâches, on peut citer Pandas Python. Puissance et polyvalente, Pandas permet de réaliser des analyses complexes de données sans trop d'effort. Cela tombe bien, Jedha propose une formation Data Essentials qui permet de maîtriser cette bibliothèque avec facilité.

Qu'est-ce que Pandas ?

Développé en 2008 par Wes McKinney, Pandas fait partie des bibliothèques Python les plus utilisées pour la Data Science. En d'autres termes, il s'agit d'une bibliothèque logicielle open source qui a été spécifiquement conçue pour l'analyse et la manipulation des données en langage Python. Elle est à la fois flexible, performante et simple d'utilisation. La bibliothèque Pandas permet ainsi au langage Python d'aligner, de charger, de fusionner ou encore de manipuler des données. Les performances sont particulièrement impressionnantes lorsque le code source back-end est écrit en Python ou en C.

Le nom « Pandas » vient en réalité de la contraction du terme « Panel Data » qui désigne l'ensemble des données incluant des observations sur plusieurs périodes temporelles. À l'origine, cette bibliothèque a été créée comme un outil de haut de niveau pour l'analyse en Python. Cette bibliothèque présente de nombreux points forts.

Pandas fournit en effet une structure de données efficace et rapide pour la manipulation des données avec indexation intégrée. Il s'agit de Dataframe. Cette bibliothèque open source dispose également d'outils pour lire et écrire des fichiers dans différents formats (.txt, .csv, .xlsx, .hdf5, .sql). Il offre également une bonne flexibilité pour le traitement des données manquantes ou hétérogènes. Enfin, Pandas fournit une documentation très détaillée et simple à lire. Pour en savoir davantage sur la bibliothèque Pandas, il suffit de suivre nos formations enseignées par des experts du domaine du Big Data.

Installation et utilisation de Pandas

L'installation de Pandas est conditionnée à celle de Python sur l'ordinateur. Une fois que Python est installé, il est nécessaire de prendre en compte le système d'exploitation afin d'effectuer les paramétrages nécessaires. Les commandes sont en effet différentes s'il s'agit de Windows ou d'un autre système d'exploitation.

Lorsque Python est installé sur Windows, les commandes « pip » et « python » ne sont pas fonctionnelles. Pour utiliser le gestionnaire de paquets « pip », l'utilisation de la commande « py » et de l'argument « — m » est dans ce cas nécessaire. Un autre moyen simple pour installer Pandas est d'installer Anaconda qui comprend immédiatement toutes les bibliothèques scientifiques standard dont fait partie Pandas. En ce qui concerne l'utilisation de Pandas, cette bibliothèque est traditionnellement utilisée par les équipes de recherche et développement en entreprise ou dans les environnements scientifiques.

Le langage de programmation Python

Python est un langage de programmation utilisé en data science et en Machine Learning. Grâce à sa compatibilité et à sa simplicité, ce langage s'impose également dans d'autres secteurs. Il s'agit d'un langage de programmation open source multi-plateformes et orienté objet utilisé pour de nombreuses situations. Python est ainsi le langage de programmation idéal pour les différentes étapes de la science des données à savoir le nettoyage, l'analyse, la transformation, la modélisation, le reporting et la visualisation. Plus concrètement, ce langage peut être utilisé pour :

  • générer du code,
  • programmer des applications,
  • faire de la méta programmation,
  • créer des services web…

Grâce à ses nombreuses bibliothèques comme Bokeh, Pandas, NumPy, Scrapy, SciPy, TensorFlow, Matplotlib, le langage de programmation Python offre une grande compatibilité et une grande flexibilité dans les tâches à effectuer.

Maîtrisez l'analyse de données avec Pandas

Pandas est un outil qui a une grande popularité dans le domaine de la science des données. Il est en effet reconnu pour l'analyse et le traitement des données. Les principales structures de données Python Pandas sont les Séries, les Dataframes et le Panel.

Qu'est-ce qu'un DataFrame ?

Un data frame est une structure bidimensionnelle. Cela signifie que les données sont alignées de façon tabulaire en colonnes et en lignes. Le format de ces structures est comparable aux dictionnaires Python. Les valeurs sont en effet les Séries tandis que les clés sont les noms des colonnes. La structure d'un data frame est généralement similaire à une feuille de calcul Excel ou une table SQL. La syntaxe de création de data frame est : pandas. DataFrame (data, index, columns).

Un DataFrame Pandas

Un DataFrame Pandas peut être créé de différentes façons. Il est en effet possible de créer une data frame à partir d'une matrice, d'un dictionnaire, d'une liste (ou tuple) ou encore à partir d'un fichier ASCII. Pour commencer, il faudra importer des pandas sous pd, qui est un allias des Pandas. La seconde étape consiste à attribuer des données de listes. Enfin, la dernière étape est celle de la création d'une dataframe avec Pandas.

Le dataframe Pandas est particulièrement puissant, car il permet de charger les données provenant de plusieurs sources. Cette structure permet également de réaliser avec facilité les statistiques et de calculer la médiane, la moyenne, le minimum et le maximum de chaque colonne ainsi que les corrélations entre chacune d'entre elles. Enfin, le dataframe Pandas permet de visualiser les données avec l'aide de Matplotlib et de les stocker dans un TSV, CSV ou XLSX.

Une série dans Pandas

Une série est un tableau unidimensionnel étiqueté capable de contenir des données de n'importe quel type (chaîne, entier, flottant, objets python…). Dans les séries, les étiquettes des axes sont collectivement nommées « index ». Elles n'ont pas besoin d'être uniques, mais elles doivent être hashables. On peut accéder aux éléments d'une série de deux façons différentes : avec la position ou à l'aide de l'étiquette « index ».

Le dilemme des valeurs nulles

Les nouveaux utilisateurs de l'univers des bases de données sont souvent déroutés par une valeur spéciale propre au champ qui est la valeur « NULL ». Dans le contexte d'une base de données relationnelle, cette valeur a une signification toute particulière. Elle peut être trouvée dans un champ contenant tous types de données. Pour commencer la valeur NULL ne désigne pas le nombre zéro. Il ne s'agit pas non plus de la valeur de la chaîne vide (« ''). NULL est en réalité la valeur utilisée pour représenter une donnée inconnue dans lequel le champ apparaît vide.

Pandas vs Panda : on t'aide à ne plus les confondre

Pour les développeurs, Panda est décrit comme « Encodage vidéo dédié dans le Cloud ». En d'autres termes, Panda est une plateforme essentiellement basée sur le Cloud qui fournit une infrastructure d'encodage audio et vidéo. En plus d'offrir un encodage très rapide, Panda permet aussi de bénéficier d'une large prise en charge d'un grand nombre de codecs audio et vidéo.

En ce qui concerne Pandas, elle est définie comme un outil d'analyse de données haute performance simple à utiliser pour le langage de programmation Python. Cette bibliothèque d'analyse flexible et puissante fournit des structures de données étiquetées similaires aux objets R data. frame.

Une bibliothèque puissante et polyvalente

L'un des principaux avantages de la bibliothèque Pandas est qu'elle se base essentiellement sur la très populaire bibliothèque Numpy. Cette bibliothèque fournit une grande variété de structures de données et d'opérations. La bibliothèque Pandas est également importante, car ses données sont en général utilisées comme base pour les fonctions de plotting de Matplotlib, une autre bibliothèque renommée qui utilise le langage Python. La bibliothèque Pandas est également utilisée dans le traitement et l'analyse des données tabulaires. En d'autres termes, il est possible de stocker les données sous le format .csv, .tsv et .xlsx en entrant simplement des requêtes de type SQL.

Top 10 des bibliothèques Python à connaître

Voici une liste des 10 meilleures bibliothèques du langage de programmation Python :

  • Pandas,
  • Numpy,
  • Scikit-Learn,
  • Matplotlib,
  • Seaborn,
  • Statsmodels,
  • Keras,
  • NetworkX,
  • BeautifulSoup,
  • NLTK (Text Mining).

Il existe également de nombreuses autres bibliothèques du langage Python qui permettent d'analyser et de traiter les informations avec efficacité.

Les métiers accessibles avec nos formations

Les formations Jedha permettent d'accéder à différents types de métiers.

Data scientist

Le data scientist est chargé de la gestion et de l'analyse des données (big data). Il est également responsable du traitement et de la récupération de toutes les informations qui concernent l'entreprise. Ce métier associe des compétences en statistiques, en mathématiques et en informatique (Java, NoSQL, Cassandra, C++).

Data analyst

Aussi connu sous la dénomination de « analyste de données », le Data Analyst a pour mission l'exploitation des informations recueillies afin d'aider les dirigeants à prendre des décisions. Pour exercer ce métier, une formation d'ingénieur en informatique est nécessaire.

Machine Learning Engineer

Proche du métier de Data Scientist, le Machine Learning Engineer travaille également avec de larges volumes de données. Ce professionnel conçoit des logiciels « self running » qui permettent d'automatiser les modèles prédictifs.

Expert en cybersécurité

L'expert en cybersécurité est considéré comme le gardien des données de l'entreprise. Ce professionnel a pour mission de définir et de mettre en place les dispositifs techniques et organisationnels permettant de lutter contre des menaces de cyberattaques qui visent l'entreprise.

Quelle formation choisir ?

Il existe de nombreuses formations qui permettent de maîtriser les bibliothèques de Python avec efficacité. Parmi ces formations, on peut notamment citer la formation Data Essentials (pour débutant) proposée par Jedha. Cette formation permet d'apprendre les bases de la data science et de la Data analysis. Elle permet aux apprenants d'avoir les connaissances nécessaires pour manager des équipes Data, mais de réaliser aussi son premier projet du début jusqu'à la fin. La formation Data Essentials permet d'avoir des notions dans plusieurs domaines comme :

  • la data visualisation,
  • la gestion de bases de données SQL,
  • les statistiques,
  • l'introduction à Python,
  • Machine Learning,
  • A/ B Testing.

Vous souhaitez également en savoir plus sur le stockage de données ? On vous invite à lire notre article "Le stockage de donnée, méthodes et outils".

Jedha propose également des formations dans le domaine de la data engineering et dans celui de la cybersécurité. Par ailleurs, téléchargez notre syllabus pour plus d'informations sur le contenu de nos formations.

Louana Lelong
Écrit par
Louana Lelong
 - 
Content & Event Manager
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Jedha