Python Pandas

Image: Python Pandas : fusionner des DataFrames avec merge()

Python Pandas : fusionner des DataFrames avec merge()

La méthode Pandas merge() offre aux programmeurs différentes possibilités de combiner des données provenant de différentes sources dans un DataFrame. En utilisant les paramètres, les utilisateurs peuvent effectuer différents types d’opérations de jointure pour répondre à leurs…

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Image: Présentation de Pandas DataFrame describe()Ranjit Karmakarshutterstock

Présentation de Pandas DataFrame describe()

La méthode Pandas DataFrame.describe() offre un moyen rapide de générer un résumé statistique complet de données numériques dans un DataFrame. Grâce à la possibilité d’ajuster les quantiles et de spécifier les types de données, elle est extrêmement flexible et adaptée à de…

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Image: La fonction Pandas groupby() expliquéeNDAB Creativityshutterstock

La fonction Pandas groupby() expliquée

La fonction Pandas DataFrame.groupby() aide à regrouper les données selon différents critères et à effectuer des agrégations complexes de manière efficace. Utilisée correctement, cette méthode permet d’accélérer les analyses et de les rendre plus claires. Découvrez ici tout ce…

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Image: Python : Pandas, la bibliothèque pour l’analyse et la manipulation de donnéesra2 studioShutterstock

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

La bibliothèque Python Pandas permet de traiter, manipuler et analyser des ensembles de données de manière simple et efficace, ce qui se révèle particulièrement utile pour les data analysts, les chercheurs, ou toute personne travaillant avec des données. Découvrez dans cet…

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Image: Pandas DataFrame : manipuler des tableaux en Python de façon efficace et intuitiveESB Professionalshutterstock

Pandas DataFrame : manipuler des tableaux en Python de façon efficace et intuitive

Le module Pandas est l’un des outils les plus puissants pour la manipulation de données en Python. L’une de ses structures de données centrales est le DataFrame, qui permet de manipuler des données structurées en deux dimensions de manière efficace et claire. Nous vous expliquons…

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Image: Pandas : comprendre l’index DataFrameMr. Kosalshutterstock

Pandas : comprendre l’index DataFrame

L’indexation des Pandas DataFrames est un outil puissant pour travailler efficacement avec les données. Différentes méthodes vous permettent d’accéder de manière ciblée aux données et aux sous-ensembles de votre DataFrame afin de les traiter. Découvrez ce qu’est l’index Pandas…

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Image: Pandas loc[] : sélectionner des données dans un DataFrame

Pandas loc[] : sélectionner des données dans un DataFrame

La propriété Pandas DataFrame loc[] permet d’extraire des données basées sur des étiquettes. Elle est particulièrement utile pour travailler avec des données dont la position des lignes et des colonnes n’est pas toujours prévisible. Découvrez dans cet article comment utiliser…

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Image: Python Pandas : la propriété iloc[]

Python Pandas : la propriété iloc[]

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames dans Python Pandas, il peut arriver que toutes les lignes ou colonnes d’un DataFrame ne soient pas pertinentes pour l’analyse des données. La propriété iloc[] des DataFrames Pandas est donc un outil utile pour sélectionner les lignes ou…

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