pandas est l’une des bibliothèques Python les plus populaires en data science et l’outil de référence pour travailler avec des données tabulaires en Python. Bonne nouvelle : un grand débutant peut apprendre et commencer à programmer avec pandas en quelques semaines. Voici par où commencer.
Ce qu’il faut savoir avant de commencer
Qu’est-ce que pandas ?
pandas est l’un des premiers packages Python à maîtriser : il est simple d’utilisation, open source, et vous permet de manipuler de gros volumes de données. Vous bénéficiez d’opérations rapides et efficaces de manipulation, d’agrégation et de pivot, de fonctionnalités flexibles pour les séries temporelles, et bien plus encore.
pandas offre des fonctionnalités proches de SQL ou d’Excel, et accepte de nombreux formats de données : fichiers CSV et texte, classeurs Microsoft Excel, bases de données SQL, etc. Vous pouvez en outre convertir ces données en un objet DataFrame, qui représente des colonnes et des lignes semblables à des données tabulaires dans Excel — mais en Python.
Le DataFrame pandas en action
Quelle est la place de pandas dans l’écosystème PyData ?
Lors de l’analyse de données avec Python, pandas s’utilise souvent avec d’autres bibliothèques et outils. Citons par exemple les bibliothèques d’apprentissage automatique pour générer des prédictions comme scikit-learn, les bibliothèques de visualisation comme Matplotlib et seaborn, ainsi que des outils tels que les Jupyter Notebooks pour créer et partager des rapports mêlant code, visualisations et texte. L’ensemble forme ce qu’on appelle l’écosystème PyData. Inutile toutefois de tout apprendre d’un coup : concentrez-vous d’abord sur pandas.
Six étapes pour progresser avec pandas
1) Apprendre la syntaxe de base de Python
pandas est une bibliothèque Python : vous devez donc maîtriser la syntaxe de base avant de vous lancer. Il est facile de se laisser enliser par la syntaxe, d’autant que de nombreux cours d’introduction en font une fin en soi.
Règle d’or : passez le moins de temps possible sur la syntaxe. Apprenez juste ce qu’il faut pour réaliser des tâches simples avec pandas. Voici quelques ressources « Python pur » pour démarrer :
- A Practical Introduction to Python 3
- La page principale du tutoriel Python
- Introduction to Python de DataCamp
2) Configurer votre environnement Python
Avant de travailler avec pandas, vous devez installer un environnement Python sur votre machine. Vous pourrez ainsi mettre en pratique vos nouvelles compétences et expérimenter pandas sur vos propres données.
Pour configurer un environnement Python pour la data science, nous vous recommandons d’installer une distribution Anaconda, qui facilite l’installation de pandas ainsi que d’autres packages et outils pertinents comme Jupyter Notebooks.
Pour un guide pas à pas de configuration avec Anaconda, regardez cette formation pratique. Vous pouvez aussi suivre les guides pour débutants afin d’installer Anaconda sur Windows et Mac OS X.
3) Apprendre en pratiquant
Chez DataCamp, nous sommes convaincus que l’apprentissage par la pratique est le plus efficace pour acquérir et appliquer des compétences en programmation. Mettre en œuvre vos compétences pandas au travers de projets guidés vous aidera à sortir de votre zone de confort, à apprendre à déboguer et à lire la documentation, et à gagner en confiance avec des données réelles.
Devenir à l’aise avec pandas suppose de savoir importer et exporter différents types de données, manipuler et restructurer des jeux de données, réaliser des pivots et agrégations, tirer des enseignements simples de DataFrames, et plus encore. Voici une sélection de ressources qui couvrent ces sujets et proposent du code pandas prêt à l’emploi sous forme de projets guidés :
- Le site pandas propose de nombreux tutoriels pour bien débuter. Surtout, il recense de nombreux tutoriels de la communauté pour accompagner les nouveaux utilisateurs.
- Pandas Cookbook est un excellent ouvrage offrant une approche riche en code et orientée projets pour travailler avec pandas. Il présente aussi d’autres bibliothèques souvent utilisées dans l’écosystème PyData, comme seaborn pour la visualisation.
- DataCamp propose des cours pandas du niveau débutant à avancé. Le cours pandas foundations vous montre comment importer des DataFrames, mener une analyse exploratoire de base et analyser des séries temporelles — directement depuis votre navigateur.
4) Mener des projets avec des données réelles
Pratiquer vos compétences pandas sur des données du monde réel est idéal pour ancrer vos acquis et les mobiliser avec assurance dans votre quotidien professionnel.
Plusieurs pistes pour démarrer votre propre projet. Pour commencer, si votre travail implique des données tabulaires, utilisez pandas à la place des tableurs comme Google Sheets ou Microsoft Excel. Cela peut prendre plus de temps au début, mais vous renforcerez durablement vos réflexes pandas et gagnerez en efficacité.
Kaggle propose un large éventail de jeux de données réels et des compétitions de machine learning. Même si nous vous encourageons à apprendre le machine learning, c’est plus adapté à un niveau avancé. Concentrez-vous d’abord sur des projets d’analyse et d’exploration de données avec pandas. Vous pouvez rédiger des notebooks d’analyse sur Kaggle ou des plateformes de blog comme Medium.
5) Maîtriser l’art du débogage
Le débogage est l’une des compétences les plus sous-estimées par les développeurs en herbe. Quel que soit son niveau, toute personne qui code en Python et avec pandas rencontre des erreurs. Lorsque vous faites face à des erreurs dans votre code pandas, appuyez-vous sur ces ressources :
- Google est mon premier réflexe. La réponse à une question sur pandas figure presque toujours dans les dix premiers résultats.
- Stack Overflow est la plus grande communauté de développeurs, où l’on peut demander de l’aide pour déboguer son code et répondre à des questions de programmation. On y trouve actuellement environ 180 000 questions sur pandas. Si vous postez une question, veillez à suivre leurs bonnes pratiques pour formuler les questions.
- La documentation est votre alliée : la documentation pandas est très complète. Elle couvre l’ensemble des fonctionnalités et les bonnes pratiques.
6) Continuer à développer vos compétences pandas
Poursuivez vos apprentissages et élargissez votre maîtrise de pandas. De nombreuses ressources traitent de sujets avancés. Par exemple, Mastering pandas d’Ashish Kumar présente des techniques pour accélérer et simplifier vos flux de travail. Cet article du blog Real Python regroupe des astuces pour utilisateurs avancés. Vous pouvez aussi explorer la façon dont d’autres bibliothèques de l’écosystème PyData étendent vos possibilités avec pandas, comme seaborn et plotly, pour créer des visualisations interactives.
Un graphique interactif créé avec Plotly
Une excellente façon d’aller plus loin consiste à revisiter le code pandas écrit au début de votre apprentissage. Repérez les occasions de simplifier votre code, d’adopter les bonnes pratiques et de tirer parti d’autres bibliothèques de l’écosystème PyData.
J’espère que cet article vous a inspiré et que ces ressources vous seront utiles. Maîtriser pandas est un parcours d’apprentissage au long cours — sur lequel je me trouve encore. Chez DataCamp, pandas est au cœur de notre programme de formation, et nous enrichissons en continu nos contenus. Enfin, rejoignez des milliers d’apprenants au sein de la communauté Slack de DataCamp pour obtenir de l’aide dans votre progression avec pandas !
Adel Nehme est Data Science Evangelist chez DataCamp. Il a auparavant été Content Developer, collaborant avec des instructeurs sur une variété de cours Python, et a créé notre cours Cleaning Data in Python.