EXPLORATION DE DONNÉES AVEC PANDAS : GUIDE DU DÉBUTANT

Exploration de données avec Pandas : guide du débutant

Présentation

Dans le monde de la science des données, Pandas est l'un des outils les plus puissants de manipulation et d'analyse de données en Python.
Construit sur la bibliothèque NumPy, Pandas fournit des structures de données et des fonctions
qui rendent l'analyse des données rapide et facile, du chargement des ensembles de données à leur transformation et à leur synthèse.

Si vous débutez en science des données ou en Python, ce guide vous présentera les bases de l'exploration de données avec Pandas, couvrant les techniques essentielles fondamentales à tout projet de données.

Dans ce guide, nous examinerons :
•Comment charger des données dans Pandas
•Méthodes de base pour inspecter et explorer les données
•Techniques de filtrage, de tri et de synthèse des données
•Gestion des valeurs manquantes

Passons à l'exploration des données avec Pandas !

Chargement des données
La première étape de tout projet d'analyse de données consiste à charger vos données dans un Pandas DataFrame, qui est le
structure de données primaire dans Pandas.

Les DataFrames sont des structures bidimensionnelles qui stockent les données dans des lignes et des colonnes, un peu comme une feuille de calcul.

Pour installer pandas sur python, utilisez cette commande :
py -m pip installer pandas
(Assurez-vous que le PC est connecté au WiFi pour télécharger des pandas)

Chargement de fichiers CSV et Excel

Pour charger un jeu de données, nous pouvons utiliser la fonction pd.read_csv() pour les fichiers CSV ou pd.read_excel() pour
Fichiers Excel.

importer des pandas en tant que PD
Pour charger un fichier CSV
df = pd.readcsv('chemin/vers/votre/fichier.csv')
Pour charger un fichier Excel
df = pd.readexcel('chemin/vers/votre/fichier.xlsx')
Après avoir chargé les données, le DataFrame df contiendra l'ensemble de données, prêt pour l'exploration et la manipulation.

Exploration des données
Une fois les données chargées, l'étape suivante consiste à les explorer et à avoir une idée de leur structure, de leur contenu et des problèmes potentiels.

Voici quelques méthodes de base pour inspecter vos données :

Inspection des premières rangées
Pour voir le haut de l’ensemble de données, utilisez la méthode head(). Par défaut, il affiche les cinq premières lignes, mais vous
peut spécifier un numéro différent.
Pour afficher les 5 premières lignes
imprimer(df.head())
De même, vous pouvez utiliser tail() pour afficher les dernières lignes.

Vérification de la structure et des types de données
Pour voir un résumé de votre ensemble de données, y compris les noms de colonnes, les types de données et les valeurs non nulles, utilisez le
méthode info().
Pour obtenir un résumé du DataFrame
imprimer(df.info())

Cela fournit un aperçu rapide de l'ensemble de données et peut vous aider à identifier les colonnes contenant des données manquantes ou des types de données inattendus.

Statistiques récapitulatives
Pour les données numériques, décrire() fournit des statistiques récapitulatives telles que les valeurs moyennes, médianes, minimales et maximales.

Pour obtenir des statistiques récapitulatives
print(df.describe())

Manipulation des données de base
L'exploration des données nécessite souvent de filtrer, trier et résumer les données pour obtenir des informations.
Pandas rend cela facile avec quelques méthodes intégrées.

Filtrage des données
Vous pouvez filtrer les lignes en fonction de conditions à l'aide de la fonction loc[] ou en appliquant des conditions directement sur le DataFrame.

Pour filtrer les lignes où une colonne remplit une condition
filtereddf = df[df['nom de colonne'] > une valeur]

Ou, en utilisant loc[]

filtered_df = df.loc[df['column_name'] > some_value]

Tri des données
Pour trier les données selon une colonne spécifique, utilisez la méthode sort_values(). Vous pouvez trier par ordre croissant ou décroissant.
Pour trier par colonne par ordre croissant
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
Pour trier une colonne par ordre décroissant
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

Résumé des données
La fonction groupby() est utile pour résumer les données. Par exemple, vous pouvez calculer la moyenne d'un
colonne pour chaque catégorie dans une autre colonne.

POUR regrouper par une colonne et calculer la moyenne d'une autre colonne
groupeddf = df.groupby('categorycolumn')['numericcolumn'].mean()

Gestion des données manquantes
Les données manquantes sont un problème courant dans les ensembles de données du monde réel, et Pandas propose plusieurs façons de le gérer.

Suppression des valeurs manquantes
Si une ligne ou une colonne comporte des valeurs manquantes et que vous souhaitez la supprimer, utilisez dropna().
Supprimez les lignes avec des valeurs manquantes
dfdropped = df.dropna()
Supprimez les colonnes avec des valeurs manquantes
dfdropped = df.dropna(axis=1)
Remplir les valeurs manquantes
Pour remplacer les valeurs manquantes par une valeur spécifique (par exemple, la moyenne de la colonne), utilisez fillna().

Remplissez les valeurs manquantes avec la moyenne d'une colonne
df['nom de colonne'].fillna(df['nom de colonne'].mean(), inplace=True)
La gestion appropriée des données manquantes est cruciale pour éviter les erreurs et garantir la qualité de votre analyse.

Conclusion

La maîtrise de Pandas est essentielle pour tout projet de science des données, car elle vous permet d'explorer, de nettoyer et de
transformer efficacement les données. Dans ce guide, nous avons expliqué comment charger des données, les inspecter, exécuter des données de base
manipulation et gestion des valeurs manquantes, toutes des étapes fondamentales de l’exploration des données. Au fur et à mesure que vous avancez,
Pandas offre des fonctionnalités encore plus puissantes pour l'analyse et la manipulation de données complexes.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter la documentation officielle de Pandas ou explorer plus de tutoriels sur
Site de documentation officiel de Python.
Avec ces bases, vous êtes prêt à commencer votre voyage dans l'exploration de données avec Pandas. Récupérez un ensemble de données
à partir d'une source comme Kaggle ou le UCI Machine Learning Repository et mettre ces techniques en pratique.

Écrit par :Aniekpeno Thompson
Un passionné passionné de Data Science Explorons ensemble l'avenir de la science des données

https://wwwlinkedincom/in/anekpenothompson80370a262

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