Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'utilisation de Python pour l'analyse des données est devenue très populaire en raison de sa flexibilité, de sa puissance et de sa large communauté de développeurs. Deux des bibliothèques les plus utilisées pour cette tâche sont pandas et numpy.
Pandas est une bibliothèque opensource qui offre des structures de données faciles à utiliser et des outils d'analyse de données performants pour le langage de programmation Python. Elle est conçue pour être flexible et efficace dans la gestion et l'analyse de données structurées et semistructurées.
Les DataFrames : Une des caractéristiques les plus puissantes de pandas est le DataFrame, une structure de données bidimensionnelle avec des étiquettes pour les lignes et les colonnes. Les DataFrames permettent de manipuler facilement des ensembles de données de grande taille.
Manipulation de données : Pandas offre de nombreuses fonctionnalités pour la manipulation et la transformation des données, comme le filtrage, la fusion, le pivotement et le regroupement de données. Par exemple, vous pouvez facilement filtrer une DataFrame en utilisant des conditions logiques.
Manipulation de dates et de temps : La gestion des séries temporelles est également très puissante avec pandas. Vous pouvez facilement convertir des dates, créer des séries temporelles, et même gérer les différences de fuseaux horaires.
Numpy est une autre bibliothèque essentielle pour l'analyse des données en Python. Numpy fournit un support pour les tableaux multidimensionnels (ou arrays) ainsi que des fonctions mathématiques très performantes.
Les Arrays : À la base de numpy, il y a les arrays. Ils permettent de réaliser des opérations mathématiques rapides et efficaces sur des ensembles de données de grande taille.
Fonctions mathématiques : Numpy inclut une vaste bibliothèque de fonctions mathématiques qui simplifient les calculs complexes. Parmi cellesci, on trouve des fonctions pour des opérations statistiques, linéaires, de transformation de Fourier, et bien plus encore.
Interopérabilité : Numpy est souvent utilisé en conjonction avec pandas. En effet, les DataFrames de pandas sont construits sur la structure d'array de numpy, ce qui permet une intégration fluide entre ces deux bibliothèques.
En combinant pandas et numpy, vous pouvez efficacement collecter, préparer, analyser et visualiser des données. Ces deux bibliothèques constituent la base de la plupart des workflows d'analyse de données en Python.