Pandas : Une bibliothèque d’analyse de données puissante pour Python

Introduction à Pandas

Pandas est une bibliothèque d’analyse de données en Python qui fournit des structures de données flexibles et permet de travailler efficacement avec ces données. Le nom Pandas est dérivé de « Panel Data », un terme économétrique pour les jeux de données multidimensionnels structurés.

Pandas est construit sur deux bibliothèques principales de Python, à savoir NumPy et Matplotlib. NumPy ajoute le support pour les tableaux multidimensionnels et les matrices, ainsi que des fonctions mathématiques de haut niveau pour manipuler ces tableaux. Matplotlib, d’autre part, est une bibliothèque de traçage 2D qui produit des chiffres de qualité dans une variété de formats.

Avec Pandas, vous pouvez réaliser cinq étapes courantes dans le traitement et l’analyse de données, indépendamment de l’origine des données — charger, préparer, manipuler, modéliser et analyser.

Python avec Pandas est utilisé dans un large éventail de domaines, y compris l’académique et le commercial. Les domaines d’utilisation comprennent la finance, l’économie, la neuroscience, la statistique, la publicité, le web analytics, etc. Pandas est l’une des bibliothèques les plus utilisées en science des données et en analyse de données en Python aujourd’hui.

Installation de Pandas

Pandas est une bibliothèque Python, donc pour l’installer, vous aurez besoin d’une distribution Python sur votre système. Si vous n’avez pas Python installé, vous pouvez télécharger une distribution Python comme Anaconda, qui est une distribution Python populaire pour la science des données et l’apprentissage automatique.

Une fois que vous avez Python installé, vous pouvez installer Pandas en utilisant pip, qui est un gestionnaire de paquets pour Python. Ouvrez votre terminal ou invite de commande et tapez la commande suivante :

pip install pandas

Si vous utilisez Jupyter notebook, vous pouvez installer Pandas en utilisant la commande suivante dans une cellule de code :

!pip install pandas

Une fois l’installation terminée, vous pouvez vérifier si Pandas est correctement installé en important la bibliothèque et en vérifiant sa version. Vous pouvez le faire en utilisant les commandes suivantes dans votre script Python ou notebook Jupyter :

import pandas as pd
print(pd.__version__)

Si Pandas est correctement installé, la version de Pandas sera affichée. Vous êtes maintenant prêt à utiliser Pandas pour l’analyse de données en Python.

Structures de données en Pandas

Pandas fournit deux types de structures de données pour manipuler les données, qui sont : Series et DataFrame.

Series

Une Series est un tableau unidimensionnel capable de contenir n’importe quel type de données (entiers, chaînes, nombres à virgule flottante, objets Python, etc.). Les étiquettes d’axe sont collectivement appelées index. Vous pouvez penser à une Series comme à une colonne dans une table de données.

Voici comment vous pouvez créer une Series :

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

DataFrame

Un DataFrame est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de manière tabulaire en lignes et en colonnes. Un DataFrame peut être formé de diverses manières. Voici un exemple de création d’un DataFrame à partir d’un tableau numpy, avec un index datetime et des colonnes étiquetées :

dates = pd.date_range('20230101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)

Dans cet exemple, dates est un index de dates, np.random.randn(6, 4) crée un tableau numpy de dimensions 6×4 avec des nombres aléatoires, et list('ABCD') crée une liste de noms de colonnes.

Ces deux structures de données sont les fondements de l’analyse de données avec Pandas. Dans les sections suivantes, nous explorerons comment manipuler et travailler avec ces structures de données.

Manipulation de données avec Pandas

Pandas offre une variété de fonctionnalités pour manipuler les données une fois qu’elles sont chargées dans les structures de données de Pandas.

Sélection de données

Vous pouvez sélectionner des données spécifiques à partir d’un DataFrame en utilisant les opérations de sélection de données. Par exemple, vous pouvez sélectionner une colonne spécifique à partir d’un DataFrame :

df['A']

Filtrage de données

Vous pouvez filtrer les données en fonction de certaines conditions. Par exemple, vous pouvez filtrer les lignes où la valeur de la colonne ‘A’ est supérieure à 0 :

df[df['A'] > 0]

Assignation de valeurs

Vous pouvez assigner des valeurs à des colonnes spécifiques. Par exemple, vous pouvez créer une nouvelle colonne ‘D’ et lui assigner une valeur :

df['D'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Gestion des données manquantes

Pandas offre plusieurs méthodes pour gérer les données manquantes, comme dropna() pour supprimer les lignes avec des données manquantes, et fillna() pour remplir les valeurs manquantes avec une valeur spécifique ou une méthode d’interpolation :

df.fillna(value=5)

Opérations statistiques

Pandas offre une variété de méthodes pour effectuer des opérations statistiques sur les données, comme mean(), median(), mode(), std(), etc. :

df.mean()

Ces opérations de manipulation de données sont essentielles pour préparer vos données pour l’analyse ou la modélisation. Dans les sections suivantes, nous explorerons plus en détail comment utiliser ces opérations pour tirer des informations de vos données.

Fonctions statistiques en Pandas

Pandas offre une variété de fonctions statistiques qui sont très utiles pour comprendre vos données. Voici quelques-unes des fonctions statistiques les plus couramment utilisées :

Mean

La méthode mean() retourne la moyenne des valeurs pour la colonne demandée.

df['A'].mean()

Median

La méthode median() retourne la médiane des valeurs pour la colonne demandée.

df['A'].median()

Mode

La méthode mode() retourne le mode des valeurs pour la colonne demandée.

df['A'].mode()

Standard Deviation

La méthode std() retourne l’écart type, une mesure de la dispersion des valeurs pour la colonne demandée.

df['A'].std()

Correlation

La méthode corr() retourne la corrélation entre les colonnes dans un DataFrame.

df.corr()

Count

La méthode count() retourne le nombre de valeurs non nulles dans chaque colonne du DataFrame.

df.count()

Ces fonctions statistiques peuvent être très utiles pour obtenir un aperçu rapide de vos données et pour comprendre les relations entre les différentes colonnes de vos données. Dans les sections suivantes, nous explorerons comment utiliser ces fonctions pour analyser vos données.

Utilisation de Pandas dans différents domaines

Pandas est une bibliothèque d’analyse de données extrêmement polyvalente et est utilisée dans divers domaines. Voici quelques exemples de domaines où Pandas est couramment utilisé :

Finance

Dans le domaine de la finance, Pandas est utilisé pour l’analyse de séries temporelles, le calcul des rendements des actions, la détermination des corrélations entre les actions, la visualisation des résultats et bien plus encore.

Neurosciences

En neurosciences, Pandas est utilisé pour manipuler et analyser des ensembles de données complexes provenant d’expériences de neuroimagerie et d’électrophysiologie.

Économie

En économie, Pandas est utilisé pour analyser et visualiser des ensembles de données macroéconomiques, comme le PIB, le taux de chômage, l’inflation, etc.

Statistiques

En statistiques, Pandas est utilisé pour nettoyer, transformer et analyser des ensembles de données brutes pour faire des inférences statistiques.

Web Analytics

En web analytics, Pandas est utilisé pour analyser les données des utilisateurs, comme les pages visitées, le temps passé sur le site, les taux de clics, etc.

Ces exemples ne sont que la pointe de l’iceberg de ce que vous pouvez faire avec Pandas. Avec sa flexibilité et sa puissance, Pandas est un outil précieux pour tout scientifique des données ou analyste de données.