Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Dans cette leçon, nous allons explorer deux bibliothèques Python cruciales pour la finance : NumPy et pandas. Ces bibliothèques permettent une manipulation avancée des données, des calculs financiers complexes et une analyse efficace des données.
NumPy est une bibliothèque Python qui permet de gérer des tableaux multidimensionnels et des opérations mathématiques complexes de façon rapide et efficace. Voici quelques fonctionnalités clés de NumPy:
np.mean()
, np.sum()
, et np.std()
pour les statistiques de base.np.dot()
et les modules comme numpy.linalg
facilitent les calculs de matrice, essentiels pour la modélisation financière.pandas est une bibliothèque opensource qui offre des structures de données faciles à utiliser et des outils d'analyse de données pour le langage de programmation Python. Voici quelques fonctionnalités essentielles de pandas:
.merge()
, .groupby()
, et .pivottable()
rendent les opérations de fusion, d’agrégation et de pivotage des données très accessibles..dropna()
, .fillna()
, et .replace()
permettent de gérer les valeurs manquantes et de nettoyer les données pour les rendre prêtes pour l'analyse..loc[]
et .iloc[]
, vous pouvez sélectionner des sousensembles de données avec facilité.L'utilisation de NumPy et pandas ensemble permet d'améliorer encore plus vos capacités d'analyse de données. Par exemple, vous pouvez utiliser des opérations mathématiques avancées de NumPy sur des données propres et bienstructurées dans un DataFrame pandas.
Voici un exemple simple pour illustrer l'utilisation conjointe de NumPy et pandas:
```python import numpy as np import pandas as pd
data = {'Prix': [100, 150, 200, 250], 'Quantité': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data)
df['Total'] = np.multiply(df['Prix'], df['Quantité'])
print(df) ```
Cet exemple montre comment créer un DataFrame en pandas et utiliser une fonction NumPy (np.multiply()
) pour effectuer un calcul sur les colonnes du DataFrame.
NumPy et pandas sont des outils essentiels pour toute personne travaillant en finance avec Python. Elles offrent des solutions robustes pour la manipulation des données, les calculs financiers complexes et l'analyse de données, faisant de Python un langage incontournable dans le domaine financier.