La bibliothèque logicielle open-source Pandas est spécifiquement conçue pour la manipulation et l'analyse de données en langage Python. Elle est à la fois performante, flexible et simple d'utilisation. Grâce à Pandas, le langage Python permet enfin de charger, d'aligner, de manipuler ou encore de fusionner des données.
Pandas est une bibliothèque écrite pour le langage de programmation Python permettant la manipulation et l'analyse des données. Elle propose en particulier des structures de données et des opérations de manipulation de tableaux numériques et de séries temporelles.
# 2 – La fonction apply
C'est l'une des principales fonctions pour jouer avec les données et créer de nouvelles variables. apply retourne une valeur après avoir passé chaque ligne / colonne d'un DataFRame avec une fonction. La fonction peut être une fonction par défaut ou alors définie par l'utilisateur.
Une série pandas est une liste mutable d'objets dont les index peuvent être personnalisés. Le type des objets n'est pas forcément le même.
La fonction "assign()" permet notamment de créer une nouvelle colonne. Vous pouvez utiliser une colonne de votre dataframe en paramètre. Une simple assignation de la nouvelle colonne permet également de la créer. Si vous ne voulez modifier qu'une valeur précise, vous pouvez utiliser la méthode "loc()".
Quelques conditions sont à respecter : avoir au moins 22 ans et travailler 365 jours par an. Pour postuler, cliquez ici. Selon le World Wildlife Fund (WWF), il ne resterait aujourd'hui que 2.000 pandas géants en liberté. L'actualité par la rédaction de RTL dans votre boîte mail.
NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d'effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python. Les arrays NumPy présentent des avantages par rapport aux listes Python traditionnelles.
Le panda géant se déplace en marchant à quatre pattes, ils peuvent aussi se tenir debout sur leurs pattes arrières. Comme les autres ours, ils sont capables de supporter leur poids pendant une courte période en se tenant debout mais ils sont plus rapide quand ils sont à quatre pattes.
En programmation, les fonctions sont très utiles pour réaliser plusieurs fois la même opération au sein d'un programme. Elles rendent également le code plus lisible et plus clair en le fractionnant en blocs logiques. Vous connaissez déjà certaines fonctions Python. Par exemple math.
Pour résoudre ce souci, il faut utiliser une autre librairie pour ouvrir les fichiers dont l'extension se termine par ". xlsx". La librairie "openpyxl" est spécialisée dans ce domaine et supportée par "Pandas". Vous pouvez trouver cette librairie à partir de son site : https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/.
Fichiers XLS (Excel)
La fonction read_excel() de Pandas permet de lire les données contenues dans les cellules d'un ficher Excel et de les importer dans un DataFrame. On cherche ici à importer les données du fichier "catdata. xlsx" dans un DataFrame. → catExcel est le nom de l'objet crée, de type DataFrame.
Simplicité
Python est un langage de programmation interprété connu pour faire fonctionner les programmes avec le moins de chaînes de caractères et de lignes de code. Il identifie et associe automatiquement les types de données. En outre, il est généralement facile à utiliser, ce qui prend moins de temps lors du codage.
C'est un langage open-source
En effet, Python n'appartient qu'à ses utilisateurs et à ses contributeurs. Ils forment une énorme communauté mondiale qui ne cesse de grandir et de contribuer à l'amélioration du langage, de ses environnements de développement (IDE), et de l'enrichir avec de nouvelles librairies utiles.
Matplotlib est avant tout une librairie qui permet de tracer des fonctions et d'afficher leurs courbes dans des graphiques. Nous pouvons obtenir les allures des fonctions trigonométriques comme sinus et cosinus en spécifiant l'intervalle sur lequel nous voulons observer ces fonctions.
Le langage Python présente de nombreux points forts. De par son minimalisme, il requiert très peu de temps pour commencer à l'utiliser. Sa syntaxe est conçue pour être lisible et directe. Les débutants peuvent apprendre à le maîtriser facilement.
Arrays : c'est une séquence qui permet de représenter de manière compacte une liste de valeurs toutes du même type (élémentaire). Sa taille n'est pas fixe contrairement aux arrays numpy.
"Le succès du panda auprès du grand public a trait à sa bi-coloration. C'est un ours, mais avec un pelage particulier. Ses tâches noires et blanches font que d'emblée on est plus attiré par lui que par une autre espèce. Ça lui donne un côté ours en peluche, même si ce n'est pas vraiment le cas.
Les Pandas Géants passent leur vie à manger des bambous et se promener dans la forêt. Ils sont de bons grimpeurs et peuvent aussi nager. Ils ne construisent des tanières (sauf à mettre les petits dedans) . S'il fait trop froid dans les montagnes, ils dirigent vers les vallées où il fait plus chaud.
La société WWF est bien connue pour son logo emblématique Panda, qui a été créé par le légendaire ornithologue britannique et président fondateur Sir Peter Scott en 1961.
Pour créer une DataFrame avec des colonnes vides, il faut utiliser le paramètre "colums" dans le constructeur de la DataFrame. On peut alors indiquer une série contenant les colonnes désignées par leurs intitulés. Il est également possible d'utiliser des index plutôt que des colonnes pour contenir les données.
Tableaux monodimensionnels (1D)
Pour créer un tableau 1D, il suffit de passer une liste de nombres en argument de array() . Un liste est constituée de nombres séparés par des virgules et entourés de crochets ( [ et ] ). Pour connaître le type du résultat de array() , on peut utiliser la fonction type() .
Pour importer un fichier Excel dans Python à l'aide de Pandas, nous devons utiliser la fonction pandas. read_excel() . Syntaxe : pandas. read_excel( io , sheet_name=0 , header=0 , names=None ,….)