Name: Manipulation des données avec pandas
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Description du cours

Manipulation de données avec pandas

pandas est la bibliothèque Python la plus populaire au monde, utilisée pour tout, de la manipulation des données à l'analyse des données. Dans ce cours, vous apprendrez à manipuler les DataFrames, en extrayant, filtrant et transformant des ensembles de données du monde réel à des fins d'analyse.

En utilisant pandas, vous explorerez tous les concepts de base de la science des données. À l'aide de données réelles, notamment les chiffres de vente de Walmart et les séries chronologiques des températures mondiales, vous apprendrez à importer, nettoyer, calculer des statistiques et créer des visualisations, en utilisant pandas pour accroître la puissance de Python.

Travaillez avec pandas Data pour explorer les concepts de base de la science des données

Vous commencerez par maîtriser les bases de pandas, y compris la façon d'inspecter les DataFrames et d'effectuer quelques manipulations fondamentales. Vous apprendrez également à agréger des DataFrames, avant de passer au découpage et à l'indexation.

Vous terminerez le cours en apprenant à visualiser le contenu de vos DataFrames, en travaillant avec un ensemble de données qui contient les ventes hebdomadaires d'avocats aux États-Unis.

Apprenez à manipuler les DataFrames

En suivant ce cours sur pandas, vous comprendrez comment utiliser cette bibliothèque Python pour manipuler des données. Vous comprendrez les DataFrames et comment les utiliser, et vous serez capable de visualiser vos données en Python.

Prérequis

Intermediate Python

Programme de formation

Plan du cours

Agrégation de données

Valeurs de synthèse
Vous apprendrez à résumer des données en calculant des statistiques clés telles que les totaux, les moyennes et les comptages, vous permettant ainsi d'extraire des informations pertinentes à partir de données brutes.
Une seule colonne de regroupement
Vous apprendrez à ventiler les statistiques descriptives par catégories, ce qui vous permettra de comparer des métriques entre différents groupes et de découvrir des schémas dans vos données.
Plusieurs colonnes de regroupement
Vous apprendrez à analyser des données selon plusieurs dimensions à la fois, ce qui vous permettra de découvrir des tendances subtiles en décomposant vos synthèses selon plusieurs catégories simultanément.

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Transformation des données

Transformations de base
Vous apprendrez à créer de nouvelles colonnes en combinant et en calculant des valeurs à partir de données existantes, vous permettant ainsi d'obtenir des ratios et d'autres métriques non disponibles dans le jeu de données d'origine.
Transformations complexes
Vous apprendrez à gérer des calculs en plusieurs étapes et à calculer des pourcentages sur des totaux, vous permettant ainsi de construire des métriques complexes dépendant de résultats intermédiaires.

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Filtrage des données

Filtrage de base
Vous apprendrez à extraire des lignes spécifiques de vos données en fonction de conditions, ce qui vous permettra de concentrer votre analyse sur des sous-ensembles pertinents et de gérer les valeurs manquantes ainsi que les motifs textuels.
Conditions multiples
Vous apprendrez à filtrer des données à l'aide de plusieurs critères simultanément, ce qui vous permettra d'extraire précisément les lignes dont vous avez besoin en combinant des conditions avec la logique AND et OR.
Filtrage complexe
Vous apprendrez à simplifier les filtrages complexes en décomposant les conditions dans des colonnes distinctes, et à extraire l'inverse d'un résultat de filtre, rendant ainsi votre analyse plus transparente et vérifiable.

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Opérations conditionnelles

Transformation conditionnelle
Vous apprendrez à appliquer différents calculs basés sur des conditions spécifiques, vous permettant ainsi de normaliser les valeurs, de classer les données en catégories et de gérer divers scénarios au sein de vos données.
Agrégation conditionnelle
Vous apprendrez à calculer des résumés incluant uniquement les valeurs répondant à des critères spécifiques, vous permettant ainsi de calculer des métriques nuancées telles que la « moyenne des vols retardés uniquement » au sein de chaque groupe.

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