Python : Pandas, la bibliothèque pour l’analyse et la manipulation de données

Pandas est une bibliothèque Python open source spécialement conçue pour l’analyse et la manipulation de données. Elle simplifie l’utilisation des tableaux de données et des séries chronologiques grâce à des structures adaptées et des fonctions intuitives.

À quoi sert Python Pandas ?

La bibliothèque Pandas est utilisée dans différents sous-domaines du traitement des données. Grâce à un grand nombre de fonctions adaptées, un large éventail d’applications peut être couvert par Python Pandas :

• Analyse exploratoire des données (EDA) : Python Pandas facilite l’exploration et la compréhension générale des ensembles de données. Des fonctions telles que describe(), head() ou info() permettent aux développeurs d’avoir un aperçu rapide des ensembles de données et d’identifier les relations statistiques.
• Nettoyage et prétraitement des données : les données provenant de différentes sources doivent souvent être nettoyées et formatées de manière cohérente avant de pouvoir être analysées. Ici aussi, Pandas offre une multitude de fonctions pour filtrer ou transformer les données.
• Manipulation et transformation des données : la tâche principale de Pandas est la manipulation, l’analyse et la transformation des ensembles de données. Des fonctions telles que merge() ou groupby() permettent des opérations complexes sur les données.
• Visualisation des données : un autre champ d’application pratique apparaît en combinaison avec des bibliothèques comme Matplotlib ou Seaborn. De cette manière, les cadres de données Pandas peuvent être directement convertis en diagrammes significatifs ou tracés.

Avantages de Python Pandas

Pandas offre de nombreux avantages qui en font un outil indispensable pour les analystes de données et les chercheurs. Son API intuitive et facile à prendre en main assure une grande convivialité. Comme les structures de données centrales DataFrame et Series ressemblent à des tableurs, son apprentissage est relativement accessible, même pour les débutants. Un autre avantage central de Pandas est sa puissance. Bien que Python soit généralement considéré comme un langage de programmation plutôt lent, Pandas peut traiter efficacement même de grands ensembles de données. Cela est dû au fait que la bibliothèque est écrite en C et qu’elle utilise des algorithmes optimisés.

Python Pandas prend en charge de nombreux formats de données, comme les fichiers CSV, Excel et SQL, ce qui permet d’importer et d’exporter facilement des données depuis différentes sources. Sa compatibilité avec d’autres bibliothèques Python, telles que NumPy et Matplotlib, renforce cette flexibilité et permet une analyse et une modélisation approfondies des données.

La syntaxe de Pandas

Pour illustrer la syntaxe de base de Pandas, prenons un exemple simple : supposons que nous ayons un fichier CSV contenant des informations sur les ventes. Nous allons charger cet ensemble de données, l’examiner et effectuer quelques manipulations de base. Voici un exemple simplifié d’un jeu de données de ventes, avec les colonnes « Date », « Produit », « Quantité » et « Prix ». L’ensemble de données est structuré comme suit :

Date,Produit,Quantité,Prix
2024-01-01,Produit A,10,20.00
2024-01-02,Produit B,5,30.00
2024-01-03,Produit C,7,25.00
2024-01-04,Produit A,3,20.00
2024-01-05,Produit B,6,30.00
2024-01-06,Produit C,2,25.00
2024-01-07,Produit A,8,20.00
2024-01-08,Produit B,4,30.00
2024-01-09,Produit C,10,25.00

Étape 1 : importation de Pandas et chargement de l’ensemble de données

Après avoir importé Pandas, on peut créer un dataframe à partir des données CSV à l’aide de read_csv().

import pandas as pd
# Chargement de l'enregistrement à partir d'un fichier CSV nommé sales_data.csv
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

Étape 2 : examen de l’ensemble des données

On obtient un premier aperçu des données en affichant les premières lignes et un résumé statistique de l’ensemble de données. Pour cela, on utilise les fonctions head() et describe(). Cette dernière donne un aperçu des chiffres statiques importants comme la valeur minimale et maximale, l’écart-type ou la moyenne.

# Affichage des cinq premières lignes du dataframe
print(df.head())
# Affichage d’un résumé statistique
print(df.describe())

Étape 3 : manipulation des données

La manipulation des données fonctionne également avec Python. Dans l’extrait de code suivant, les données de vente doivent être agrégées par produit et par mois :

# Conversion de la colonne « Date » en un objet Datetime, afin que les dates soient reconnues comme telles
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# Extraction du mois à partir de la colonne « Date » et stockage dans une nouvelle colonne appelée « Mois »
df['Mois'] = df['Date'].dt.month
# Calcul des revenus (Quantité * Prix) et stockage dans une colonne appelée « Revenus »
df['Revenus'] = df['Quantité'] * df['Prix']
# Agrégation des données de vente par produit et mois
sales_summary = df.groupby(['Produit', 'Mois'])['Revenus'].sum().reset_index()
# Affichage des données agrégées
print(sales_summary)

Étape 4 : visualisation des données

Pour finir, il est possible de visualiser les chiffres de vente mensuels d’un produit à l’aide de la bibliothèque Python supplémentaire Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
# Filtrer les données pour un produit spécifique
product_sales = sales_summary[sales_summary['Produit'] == 'Produit A']
# Créer un graphique linéaire
plt.plot(product_sales['Mois'], product_sales['Revenus'], marker='o')
plt.xlabel('Mois')
plt.gca().set_xticks(product_sales['Mois'])
plt.ylabel('Revenus')
plt.title('Revenus mensuels pour le produit A')
plt.grid(True)
plt.show()

Le graphique visualisé montre qu’au cours du premier mois de l’année, 940 € ont été perçus avec le produit A. Il se présente comme suit :

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