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Manipulation de données avec pandas

Apprenez à importer et nettoyer des données, calculer des statistiques et créer des visualisations 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.
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Manipulation de données en Python

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  1. 1

    Transformation des DataFrames

    Gratuit

    Maîtrisons les bases des pandas. Apprenez à inspecter les DataFrames et à effectuer des manipulations fondamentales, notamment le tri des lignes, la création de sous-ensembles et l'ajout de nouvelles colonnes.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
    Présentation des DataFrames
    50 xp
    Inspection d'un DataFrame
    100 xp
    Parties d'un DataFrame
    100 xp
    Tri et sous-ensemble
    50 xp
    Tri des lignes
    100 xp
    Création de sous-ensemble de colonnes
    100 xp
    Création de sous-ensemble de lignes
    100 xp
    Création de sous-ensemble de lignes par variables catégorielles
    100 xp
    Nouvelles colonnes
    50 xp
    Ajout de nouvelles colonnes
    100 xp
    Attaque combinée !
    100 xp
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