qu’est-ce que les pandas Python

Pandas est une bibliothèque Python qui vous permet de travailler avec des données organisées à l’aide de lignes et de colonnes parfois appelées " données tabulaires ". Vous avez probablement utilisé un tableur comme Excel pour manipuler des données tabulaires. La beauté de Pandas est que vous pouvez l’utiliser pour des t√¢ches similaires pour lesquelles vous utiliseriez Excel, comme une simple manipulation de données, mais vous pouvez également l’utiliser pour alimenter des t√¢ches de science des données complexes telles que l’apprentissage automatique.

Pandas est un outil populaire en science des données. Il peut être utilisé pour prendre des décisions commerciales dans tous les secteurs, en aidant les gens à prendre des décisions dans des domaines tels que le marketing, les ventes, la création de produits, les finances et la santé.

Qu’est-ce que Pandas ?

Pandas est une bibliothèque Python avec des outils d’analyse de données. L’utilisation de cette bibliothèque vous permet de manipuler les données pour en tirer des informations. Wes McKinney a créé Pandas et il a été développé à l’origine pour effectuer des analyses quantitatives sur des données financières. En 2009, Pandas est sorti et depuis lors, il est devenu un outil d’analyse de données de plus en plus populaire.

Avec Pandas, vous pouvez importer des données à partir de bases de données telles qu’Excel. Pandas vous permet de nettoyer vos données avant de les analyser. "Nettoyage" vos données, souvent appelées "data wrangling" ou "data munging", est un processus consistant à supprimer les données erronées de votre ensemble de données avant de les traiter et d’en tirer des informations. Il est important d’avoir des données propres et précises. Sinon, les résultats de votre processus d’analyse seront au mieux faussés et au pire inutiles.

Lorsque vous utilisez Pandas, vous utiliserez probablement une plate-forme appelée Jupyter Notebook, un outil souvent utilisé pour les projets de science des données. Jupyter Notebook vous permet de nettoyer et de transformer des données. Avec lui, vous pouvez également effectuer des t√¢ches telles que la modélisation statistique et l’apprentissage automatique. Il est similaire à un éditeur de code : vous pouvez y taper et exécuter du code.

Si vous connaissez Python, vous connaissez les structures de données telles que les tableaux et les dictionnaires. Dans Pandas, la structure de données centrale est un DataFrame, une structure de données étiquetée en 2D avec des colonnes, semblable à une feuille de calcul. Une feuille de calcul a généralement une ligne en haut qui contient le titre de chaque ligne. Il a également une colonne sur le côté qui contient le titre de chaque colonne. Dans Pandas, chacun de ces "titre" sections est appelé un index. Tout comme avec une feuille de calcul Excel, vous pouvez modifier cette structure de données.

À quoi sert Pandas ?

Pandas est utilisé pour l’analyse de données dans le domaine de la science des données. La science des données est simplement l’étude des données, dans le but d’obtenir des informations à partir d’ensembles de données. Un ensemble de données peut inclure quelques entrées ou des millions d’informations individuelles. L’objectif du data scientist est d’extraire du sens de ces données gr√¢ce à un processus de raffinement et d’analyse. Une fois l’analyse effectuée, les résultats peuvent être visualisés avec des outils tels que Matplotlib, une autre bibliothèque Python.

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Si vous êtes intéressé par les données la science, vous aurez certainement besoin d’apprendre les pandas. Même si vous ne voulez pas être un scientifique des données mais que vous êtes toujours intéressé par le processus d’analyse des données, vous devez quand même comprendre cette précieuse technologie.

Plus précisément, que peuvent faire les Pandas ?

  • Apportez des modifications à un fichier existant. Par exemple, supposons que vous ayez une feuille de calcul Excel. Vous souhaitez effectuer des calculs à l’aide des données existantes et ajouter des colonnes contenant les résultats de ces calculs. Avec Pandas, vous pouvez importer la feuille de calcul d’origine, effectuer les calculs à l’aide de quelques lignes de code, puis enregistrer la feuille de calcul afin qu’elle contienne les résultats.
  • Vous aider à visualiser les données. Une fois que vous avez nettoyé vos données, vous pouvez les représenter visuellement avec Matplotlib.
  • Créer des projets d’apprentissage automatique. Tout comme vous pouvez coupler Pandas avec Matplotlib pour servir votre visualisation de données besoins, vous pouvez également combiner Pandas avec Scikit-Learn pour effectuer des t√¢ches d’apprentissage automatique.

Learning Pandas

De plus en plus de rôles commerciaux nécessitent une compréhension des données. Les données alimentent les décisions prises dans des domaines tels que les ventes, le marketing et le développement de produits, ce qui signifie que même si vous n’êtes pas actuellement un scientifique des données dans votre entreprise, vous pouvez être amené à extraire du sens des données. Apprendre à utiliser les bibliothèques Python comme Pandas peut vous aider à prendre des décisions basées sur les données. En savoir plus sur pourquoi tout le monde devrait maaîtriser les données.

Cela dit, il existe de nombreuses opportunités d’emploi pour les personnes qui souhaitent se concentrer sur l’utilisation de Pandas et d’autres bibliothèques Python. Au moment d’écrire ces lignes, sur LinkedIn, il y a près de 2 000 offres d’emploi pour des postes aux √âtats-Unis mentionnant les pandas. D’autres sites d’offres d’emploi o√π vous trouverez une demande pour les Pandas et d’autres compétences en analyse de données/science des données incluent Intégré, T√¢ches de données et Glassdoor. Hired est un site Web qui bouleverse le processus de recherche d’emploi pour les candidats à la recherche d’un emploi dans la technologie : Set un profil, et Hired "correspondra" vous avec des entreprises.

Les personnes ayant des compétences en analyse de données et en science des données peuvent gagner de bons salaires. Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen aux √âtats-Unis pour les analystes de données est de 62 453 $. Pour des entreprises comme Google et Facebook, ce nombre se situe entre 90 et 100 000 $. Indeed répertorie le salaire moyen des analystes de données à 75 091 $. Pour les data scientists, les chiffres sont plus élevés : selon Glassdoor, le salaire moyen en science des données est de 113 309 $ et En effet enregistre la moyenne à 122 525 $.

Les pandas sont une compétence importante pour découvrez si vous voulez mieux comprendre les données dans votre travail actuel ou si vous voulez être un analyste de données ou un scientifique des données.

Combien de temps faut-il pour apprendre Pandas ?

En supposant que vous connaissiez déjà Python, cela devrait vous prendre environ deux semaines pour commencer avec Pandas. Concentrez-vous sur la manipulation de données de base lorsque vous démarrez vos projets Pandas. Au fur et à mesure que vos compétences s’améliorent, expérimentez des utilisations plus complexes, comme la visualisation de données et l’apprentissage automatique. L’utilisation de Pandas pour l’apprentissage automatique nécessitera que vous soyez familiarisé avec des outils supplémentaires tels que Scikit-Learn, vous voudrez donc également acquérir ces compétences.

Vous devez connaaître Python avant d’apprendre Pandas. Heureusement, Python est un langage très lisible et convient aux programmeurs qui commencent tout juste à apprendre le développement Web. Il existe de nombreuses ressources pour vous aider à apprendre Python, y compris ce guide complet sur la façon d’apprendre Python.

Une fois que vous‚Äô ve devenu compétent en Python, vous serez prêt à vous essayer à l’analyse de données avec des bibliothèques Python comme Pandas.

Vous devez également noter que Pandas est construit sur NumPy, une bibliothèque Python utilisée pour les mathématiques opérations, donc si vous êtes familier avec NumPy, il peut être plus facile pour vous d’apprendre Pandas.

Une chose à garder à l’esprit lorsque vous apprenez Pandas est que vous pouvez l’installer dans le cadre de la science des données plate-forme appelée Anaconda. Lorsque vous installez Anaconda sur votre machine, vous installez toutes les bibliothèques, packages et autres outils Python pouvant être utilisés à des fins de science des données, notamment Pandas, Matplotlib et Jupyter Notebook.

En fait , la documentation Pandas recommande que vous téléchargiez Anaconda pour installer Pandas sur votre ordinateur au lieu d’installer Pandas séparément. Vous pouvez télécharger Anaconda ici.

Comment apprendre Pandas : étape par étape

Voici quelques directives générales à suivre lorsque vous commencez à apprendre Pandas.

  1. Décidez pourquoi vous voulez apprendre Pandas. Voulez-vous être un ninja de l’analyse de données dans votre travail actuel de responsable marketing, commercial ou chef de projet ? Ou voulez-vous passer à un rôle à part entière en analyse de données ou en science des données ?
  2. Connaissez Python. Comme mentionné ci-dessus, vous devez déjà avoir des compétences de base en Python avant de commencer avec Pandas.
  3. Découvrez les fonctionnalités de Pandas. Appliquez votre style d’apprentissage à l’acquisition de compétences sur les pandas : regardez des didacticiels vidéo en ligne, suivez un cours ou lisez un livre sur les pandas. Faire cela avant d’installer et d’utiliser Pandas vous donnera une meilleure idée de la meilleure façon d’exploiter Pandas.
  4. Installez Pandas. Le moyen le plus simple d’installer Pandas est de télécharger Anaconda, qui inclut Pandas et d’autres bibliothèques et packages Python pour la science des données. Si vous ne souhaitez pas télécharger Anaconda, vous pouvez installer Pandas ici.
  5. Commencez avec des projets Excel/Pandas de base. Une façon de maaîtriser Pandas est de l’utiliser avec Excel. Consultez ce tutoriel sur l’utilisation d’Excel avec Python et Pandas .
  6. Au fur et à mesure que vos compétences grandissent, essayez des projets plus avancés. Passez d’Excel avec des projets Pandas comme celui-ci, o√π vous créez un carnet de notes d’enseignant avec Python et Pandas.
  7. Continuez à apprendre et rejoignez la communauté . Continuez à affiner vos compétences en créant des projets et en apprenant des autres. Vous pouvez interagir avec d’autres membres des Pandas et de la communauté plus large d’analyse de données/science des données sur des sites tels que Kaggle et StackOverflow.

Les meilleurs cours Pandas

L’un des meilleurs moyens d’augmenter vos connaissances sur les Pandas est de suivre un cours. Les cours vous permettent d’approfondir un sujet et incluent généralement des activités pour vous aider à consolider votre compréhension. Voici quelques-uns des meilleurs cours pour apprendre les pandas.

Udemy : analyse de données avec Pandas et Python
Coût : 19,99 $

Ce cours vous guide de la configuration et installation pour utiliser Pandas comme un pro. Vous comprendrez les concepts de manipulation de données comme la visualisation, le tri et le filtrage, l’agrégation et le regroupement. En savoir plus sur les types de données comme les chaaînes, les booléens et les dates/heures. Avec ce cours, vous obtiendrez 20,5 heures de contenu vidéo et un certificat à la fin.

edX : analyse des données avec Python
Coût : gratuit (le certificat coûte 99 $)

Ce cours vous apprend à utiliser plusieurs outils d’analyse de données. Ceux-ci incluent NumPy, qui signifie "Numerical Python" et est une bibliothèque Python utilisée pour les opérations mathématiques ; des pandas ; SciPy, qui signifie "Scientific Python" et est un écosystème de logiciels pour les mathématiques, les sciences et l’ingénierie ; et scikit-learn, une bibliothèque Python utilisée pour l’apprentissage automatique.

Codecademy : Apprendre l’analyse de données avec les Pandas
Co√ªt : Adhésion à Codecademy Pro (19,99 $/mois)

Ce cours vous apprend à utiliser Pandas pour nettoyer et agréger de grandes quantités de data et associez ces données à Matplotlib, une bibliothèque Python pour la visualisation des données, et SciPy, une bibliothèque Python pour les mathématiques, les sciences et l’ingénierie. Le cours ne dure que six heures et comprend un certificat d’achèvement à la fin.

Livres Pandas

Lire des livres sur Python vous donnera la chance pour digérer le contenu écrit par des experts dans le domaine. En plus de suivre des cours, les livres peuvent vous aider à démarrer vos propres projets Pandas.

"Career Karma est entré dans ma vie quand j’en avais le plus besoin et m’a rapidement aidé à participer à un bootcamp. Deux mois après avoir obtenu mon diplôme, J’ai trouvé l’emploi de mes rêves qui correspond à mes valeurs et à mes objectifs dans la vie !"

Venus, ingénieur logiciel chez Rockbot

Ce livre est disponible en ligne gratuitement sur Github. C’est une excellente introduction aux bibliothèques de science des données Python, y compris Pandas. Si vous êtes également intéressé par d’autres bibliothèques Python, comme Numpy, Matplotlib et Sci-kit-learn, ce livre est fait pour vous.

‚ÄòApprendre les pandas Bibliothèque : outils Python pour la collecte de données, l’analyse de données et la visualisation‚Äô par Matt Harrison

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Crédit image : Amazon

Ce livre vous permet de découvrir les Pandas à travers des exemples, des exemples de code et des graphiques. Il vous emmène de l’installation à la gestion des DataFrames. Il est préférable de le lire une fois que vous connaissez Python, alors assurez-vous d’avoir une bonne compréhension du langage de programmation pour en tirer le meilleur parti. Soit dit en passant, "data munging", ou "data wrangling", est le processus d’affinage des données avant qu’elles ne soient analysées.

‚ÄòPython pour l’analyse de données : discussion de données avec Pandas, NumPy et IPython‚Äô par Wes McKinney

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crédit d’image : Amazon

Ce livre est écrit par le créateur de Pandas. Sachez que Pandas n’est qu’une compétence que vous voudrez avoir dans votre boaîte à outils d’analyse de données : vous devez également être familiarisé avec d’autres technologies comme Matplotlib, NumPy et Jupyter. Ce livre vous offre une introduction fantastique à toutes ces compétences.

Ressources Pandas

Au fur et à mesure que vous continuez votre parcours d’apprentissage des Pandas, vous aurez envie de puiser dans les ressources en ligne disponibles. Pendant que vous travaillez sur des projets, des questions surgiront, vous devez donc savoir o√π chercher pour trouver les réponses.

Site officiel des Pandas

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crédit d’image: Site Web de Pandas

Le site Web officiel de Pandas vous permet de télécharger Pandas, d’obtenir le livre Python for Data Analysis et de vous impliquer dans le Communauté des pandas.

P andas Documentation

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Crédit image : Documentation Pandas

L’une des meilleures ressources pour apprendre toute nouvelle technologie est sa documentation. Cette ressource, disponible gratuitement en ligne, contient des guides utiles et des informations sur différents aspects des pandas. Vous pouvez apprendre à démarrer avec Pandas, essayer des didacticiels et découvrir toutes les t√¢ches que vous pouvez effectuer avec Pandas dans le guide de l’utilisateur.

Tutoriel Kaggle Learn Pandas

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crédit d’image: Kaggle

Kaggle est une plateforme de data science qui propose des cours gratuits de data science en plus d’autres ressources. L’un de ces cours est leur cours Pandas. Cela prend environ quatre heures et vous aide à apprendre comment obtenir des informations à partir de vos données, comment effectuer des t√¢ches de regroupement et de tri. Kaggle dispose d’un référentiel d’ensembles de données que vous pouvez utiliser pour alimenter vos projets d’analyse de données. Il existe également des forums auxquels vous pouvez participer. Si vous êtes intéressé par la science des données, consultez Kaggle.

Learnpython.org Pandas Basics Tutorial interactif

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crédit d’image: Learnpython.org

Prêt à voir les pandas en action ? Avec ce didacticiel interactif, vous pouvez exécuter des exemples de code dans votre navigateur sans installer Pandas ou toute autre technologie. Ce site Web est une excellente ressource pour vous aider à voir comment fonctionne Pandas.

Devez-vous étudier les pandas ?

Pandas est une bibliothèque Python utilisée pour la manipulation de données, raffinage et analyse. Si vous avez déjà travaillé avec Excel, vous savez que l’obtention d’informations à partir de données tabulaires peut aider à prendre des décisions commerciales. Pandas fonctionne également avec des données tabulaires, mais offre des fonctionnalités plus sophistiquées qu’Excel.

Vous pouvez combiner Pandas avec une bibliothèque de visualisation de données comme Matplotlib pour créer des résultats partageables. Lorsque vous combinez Pandas avec Scikit-Learn, une autre bibliothèque Python, vous pouvez effectuer des t√¢ches d’apprentissage automatique.

Pandas est un outil populaire utilisé dans les domaines de l’analyse de données et de la science des données. Les emplois d’analystes de données ou de scientifiques des données gagnent généralement d’excellents salaires, cela peut donc être une évolution de carrière intelligente si vous avez les compétences nécessaires pour ce type de travail. Même si vous ne voulez pas être un analyste de données ou un scientifique des données, apprendre Pandas peut toujours vous aider dans votre travail quotidien.

Alors, devriez-vous étudier Pandas ? Si vous recherchez un outil qui vous permette d’analyser les données de manière intéressante, alors oui. Et si vous souhaitez poursuivre une carrière dans l’analyse de données ou la science des données, vous devez absolument apprendre Pandas, ainsi que d’autres bibliothèques Python pour la science des données.

Commencez à explorer le monde passionnant des données aujourd’hui avec Pandas !