4. Manipulation de données avec Pandas
La bibliothèque Pandas est l'un des outils les plus puissants et les plus utilisés de l'univers Python pour la manipulation et l'analyse de données. Le nom « Pandas » est dérivé de « Panel Data », un terme économique désignant des ensembles de données comprenant des observations au fil du temps pour les mêmes individus. Développée par Wes McKinney, la bibliothèque a été conçue pour faciliter le travail avec des données « relationnelles » ou « étiquetées », ce qui est fondamental dans le processus de Machine Learning et Deep Learning, car elle permet une manipulation efficace de grands ensembles de données, leur nettoyage, leur transformation et leur analyse. .
Introduction aux objets Pandas
Pandas a deux structures de données principales : les Séries et les DataFrames. Une série est un tableau unidimensionnel capable de stocker tout type de données avec des étiquettes d'axe, appelées indices. Un DataFrame est une structure bidimensionnelle, une sorte de table, qui est essentiellement une collection de séries avec un index commun.
Installation et importation
Avant de commencer à travailler avec Pandas, vous devez l'installer à l'aide du gestionnaire de packages pip :
pip installer les pandasAprès l'installation, vous pouvez importer des Pandas généralement avec l'alias pd :
importer des pandas en tant que PDChargement des données
L'une des premières tâches lorsque vous travaillez avec Pandas est de charger des données à des fins d'analyse. Pandas prend en charge la lecture d'une variété de formats de fichiers, notamment CSV, Excel, JSON, HTML et SQL. Par exemple, pour charger un fichier CSV, nous utilisons la méthode read_csv:
df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')Exploration des données
Une fois les données chargées dans un DataFrame, nous pouvons commencer à les explorer en utilisant des méthodes telles que head(), qui affiche les premières lignes du DataFrame, et tail(), qui affiche les dernières lignes. Des méthodes telles que describe() fournissent un résumé statistique des colonnes numériques.
Sélection et indexation
La sélection et l'indexation des données sont cruciales pour la manipulation des données. Pandas propose plusieurs façons de sélectionner un sous-ensemble de données à partir d'un DataFrame. Nous pouvons sélectionner des colonnes spécifiques en utilisant la notation entre crochets :
série_spécifique = df['column_name']Pour sélectionner des lignes, nous pouvons utiliser la méthode loc pour les sélections basées sur des étiquettes, ou iloc pour les sélections basées sur des positions entières.
Nettoyage des données
Le nettoyage des données constitue une partie importante du processus de préparation au machine learning. Avec Pandas, nous pouvons gérer les valeurs manquantes en utilisant des méthodes telles que dropna(), qui supprime les lignes ou colonnes avec des valeurs manquantes, et fillna(), qui remplit ces valeurs avec une valeur spécifiée. De plus, nous pouvons supprimer les doublons avec drop_duplicates().
Transformation des données
La transformation des données est une autre opération courante. Nous pouvons ajouter ou supprimer des colonnes, appliquer des fonctions à des lignes ou des colonnes entières et effectuer des opérations de regroupement. La méthode apply() est particulièrement utile pour appliquer une fonction à une colonne :
df['nova_coluna'] = df['existing_coluna'].apply(uma_funcao)Pour les opérations de regroupement, la méthode groupby() est essentielle, vous permettant de regrouper des données et d'appliquer des fonctions d'agrégation telles que sum(), mean() < /code> et count().
Joindre des données
Dans de nombreux cas, nous devons combiner des données provenant de différentes sources. Pandas propose plusieurs fonctions pour cela, telles que concat() pour concaténer des DataFrames et merge() pour effectuer des opérations de jointure de style base de données SQL.
Visualisation des données
Pandas prend également en charge la visualisation des données directement à partir de DataFrames, en s'intégrant à des bibliothèques comme Matplotlib. Nous pouvons tracer des graphiques linéaires, des barres, des histogrammes et bien d'autres directement depuis DataFrames :
df['column'].plot(kind='hist')Exportation de données
Après avoir manipulé et analysé les données, nous devons souvent exporter les résultats. Pandas vous permet d'exporter des DataFrames vers une variété de formats tels que CSV, Excel, JSON, entre autres, en utilisant des méthodes telles que to_csv(), to_excel(), etc.
Conclusion
En résumé, Pandas est une bibliothèque extrêmement polyvalente et puissante pour la manipulation de données en Python, qui joue un rôle crucial dans la préparation des données pour le Machine Learning et le Deep Learning. Avec son large éventail de fonctionnalités, du chargement et du nettoyage des données à la transformation et à la visualisation, Pandas est un outil indispensable pour tout data scientist ou ingénieur de données.et l'apprentissage automatique.
Au fur et à mesure que vous approfondirez le Machine Learning et le Deep Learning avec Python, la capacité de manipuler des données avec Pandas deviendra de plus en plus précieuse, vous permettant de vous concentrer sur les aspects les plus complexes et les plus intéressants de la modélisation des données, tout en laissant le gros du travail des données manipulation de cette puissante bibliothèque.
