Cours
Introduction à Polars
DébutantNiveau de compétence
Actualisé 05/2026
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Découvrez la manipulation efficace des données avec Polars
Polars est un ensemble d'outils puissant et polyvalent pour travailler avec des données tabulaires en Python. Conçu pour la rapidité et l'efficacité, Polars constitue un excellent choix pour toutes les tâches, de l'exploration rapide des données à l'analyse détaillée. Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'utilisation de Polars pour travailler avec vos données.Chargez, explorez et nettoyez vos données
Vous commencerez par apprendre à importer des fichiers CSV dans Polars DataFrame, à résumer leur contenu et à sélectionner les données les plus pertinentes. Ensuite, vous découvrirez comment nettoyer votre ensemble de données en identifiant et en supprimant les données manquantes ou dupliquées.Analysez et visualisez efficacement vos données
Ensuite, vous effectuerez une analyse plus approfondie des données en les divisant en groupes et en calculant les statistiques pour chaque groupe. Vous vous exercerez également à transformer des colonnes à l'aide d'expressions Polars et découvrirez comment Polars facilite la transformation simultanée de plusieurs colonnes. La visualisation est essentielle pour tirer des enseignements de vos données et communiquer ces enseignements à d'autres. À la fin du cours, vous serez en mesure de créer des visualisations claires pour présenter vos conclusions.Optimisation avec l'exécution paresseuse Polars
Une fonctionnalité remarquable de Polars est sa capacité à optimiser votre code afin d'améliorer les performances. Vous apprendrez comment activer l'optimisation et comprendrez comment ces optimisations fonctionnent. Grâce à l'expérience acquise dans ce cours, vous serez en mesure d'utiliser Polars pour une large gamme de tâches liées aux données du monde réel et de découvrir des informations précieuses.Prérequis
Intermediate Python1
Créer des DataFrames et sélectionner des données
Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer un DataFrame à partir d’un fichier CSV, à inspecter un DataFrame, à sélectionner des sous-ensembles de lignes et de colonnes, et à trier et résumer un DataFrame.
2
Transformer des données avec des expressions
Ensuite, vous verrez comment transformer des données avec des expressions, comment ajouter ou mettre à jour des colonnes dans un DataFrame, comment travailler avec plusieurs colonnes et une introduction au mode paresseux et à l’optimisation des requêtes.
3
Analyser des données
Dans le dernier chapitre, vous apprendrez à filtrer un DataFrame pour obtenir un sous-ensemble de lignes, à gérer les valeurs manquantes ou dupliquées, à regrouper selon une ou plusieurs colonnes et à convertir un DataFrame entre les formats long et large.
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