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Cours

Python pour les utilisateurs de R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 03/2023

Ce cours s'adresse aux utilisateurs de R qui souhaitent se familiariser avec Python.

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Description du cours

Python et R ont connu une immense popularité à l’« ère du Machine Learning ». Ce sont deux langages de haut niveau, faciles à apprendre et à écrire. Le choix dépend souvent de votre parcours et de votre domaine d’étude ou de travail. R est un langage conçu par et pour les statisticiens, tandis que Python est un langage de programmation plus généraliste. Quel que soit votre profil, vous rencontrerez des situations où un algorithme n’est implémenté que dans un seul langage, où une fonctionnalité est mieux documentée, ou tout simplement où le tutoriel trouvé en ligne utilise Python au lieu de R.Dans tous les cas, l’utilisateur de R devra parfois travailler en Python pour mener son projet à bien, ou comprendre comment quelque chose est implémenté en Python afin de le transposer en R. Ce cours vous aide à franchir la barrière entre R et Python.

Prérequis

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

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2

Control flow, Loops, and Functions

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

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4

Plotting

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries.

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

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5

Capstone

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

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Python pour les utilisateurs de R

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