Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Pandas est une bibliothèque de données extrêmement populaire et puissante en Python, conçue spécifiquement pour simplifier le traitement et l'analyse des données. Elle fournit des structures de données flexibles et expressives comme les DataFrames et les Séries, permettant de manipuler facilement des données structurées.
Pandas est habituellement installé en utilisant pip :
pip install pandas
L'objectif principal de Pandas est de rendre le processus de manipulation des données aussi simple et intuitif que possible, que ce soit pour l'importation, le nettoyage, la transformation ou l'analyse. Grâce aux DataFrames, on peut traiter des datasets massifs tout en appliquant une large gamme de fonctions d'analyse statistique.
Un DataFrame est une structure tabulaire à deux dimensions avec des étiquettes pour les axes (lignes et colonnes). Une Série est une structure unidimensionnelle similaire à un tableau. La manipulation de DataFrames et Séries est au cœur de l'utilisation de Pandas.
Voici quelques opérations courantes que vous pouvez effectuer avec Pandas :
Création d'un DataFrame :
python
import pandas as pd
data = {'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
Sélection des données :
python
ageseries = df['Age']
Filtrage d'entrées :
python
dfjeunesse = df[df['Age'] < 30]
Traitement des valeurs manquantes :
python
df.fillna(0) Remplir les valeurs manquantes avec zéro
Fusionner des DataFrames :
python
df2 = pd.DataFrame({'Nom': ['Dave'], 'Age': [40]})
dfconcat = pd.concat([df, df2])
Dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA), Pandas est souvent utilisé pour la préparation des données. La préparation des données est une étape cruciale qui impacte directement la performance des modèles de machine learning. Quelques exemples de tâches courantes de préparation des données avec Pandas incluent :
python
df = pd.getdummies(df, columns=['Nom'])
L'utilisation de Pandas permet de transformer des données brutes en données exploitables et prêtes pour l'analyse par des algorithmes d'IA.