Pandas Tutoriels

Bonjour, bienvenue sur LabEx! Dans ce premier laboratoire, vous allez apprendre le programme classique 'Bonjour, le monde!' en Pandas.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à gérer les données manquantes dans pandas, un problème courant en analyse de données. Nous verrons comment identifier les données manquantes, remplir les valeurs manquantes et supprimer les données inutiles. Nous discuterons également du scalaire expérimental NA dans pandas qui peut être utilisé pour désigner les valeurs manquantes.

Dans ce laboratoire, nous allons explorer la manière de manipuler des données textuelles à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python. Vous allez apprendre à convertir les caractères de chaîne en minuscules, à extraire des parties de chaînes, à remplacer des valeurs de chaîne et bien plus encore à l'aide de diverses méthodes intégrées de Pandas.

Dans ce laboratoire, nous allons explorer la manière d'utiliser le type de données d'entiers pouvant contenir des valeurs manquantes dans pandas, qui est un moyen efficace de gérer les données entières qui peuvent contenir des valeurs manquantes. Nous allons apprendre à construire des tableaux avec ce type de données, effectuer des opérations et gérer efficacement les valeurs manquantes.

Dans ce laboratoire, nous vous présenterons les bases de Pandas, une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Nous vous guiderons à travers diverses tâches telles que l'importation de Pandas, la création et la visualisation de données, la sélection de données, les opérations et bien plus encore.

Ce laboratoire vous guidera dans la manipulation des données de séries temporelles à l'aide du package Python, Pandas. Nous travaillerons avec des données de qualité de l'air pour ce tutoriel. Vous apprendrez à convertir des chaînes en objets datetime, à effectuer des opérations sur ces objets datetime, à rééchantillonner les séries temporelles à une autre fréquence, et bien plus encore.

Dans ce laboratoire, nous allons travailler avec des données de qualité de l'air pour explorer la manière de combiner plusieurs tables à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python. Nous utiliserons les fonctions concat et merge pour effectuer ces opérations. Ce laboratoire vous aidera à comprendre comment concaténer et fusionner efficacement des trames de données.

Dans ce laboratoire, nous allons explorer la manière de transformer des données dans pandas à l'aide de diverses fonctions telles que sort_values, pivot, pivot_table et melt. Nous travaillerons avec les jeux de données Titanic et Qualité de l'air pour démontrer les techniques de transformation.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la bibliothèque Pandas de Python pour calculer des statistiques résumées pour les données. Nous utiliserons l'ensemble de données Titanic, qui contient des données sur les passagers du naufrage du Titanic. Nous allons apprendre à calculer des statistiques résumées, à aggréger des statistiques et à compter le nombre d'enregistrements par catégorie.

Pandas est un puissant outil de manipulation de données développé avec Python. Il est souvent utilisé dans l'analyse et le nettoyage de données car il est flexible et facile à utiliser. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser Pandas pour effectuer des opérations de base telles que le chargement de données, la création de trames de données, l'accès aux données et la réalisation de statistiques simples.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à travailler avec les colonnes dans Pandas. Nous allons explorer comment créer de nouvelles colonnes à partir de colonnes existantes, appliquer des opérations mathématiques et logiques sur les colonnes, renommer les étiquettes de colonne et effectuer des opérations par colonne à l'aide de la méthode apply.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer des représentations graphiques à l'aide de Pandas, une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Nous utiliserons des données réelles de qualité de l'air pour des illustrations pratiques. À la fin de ce laboratoire, vous devriez être capable d'utiliser Pandas pour créer des graphiques en ligne, des graphiques de dispersion, des diagrammes en boîte et de personnaliser vos représentations graphiques.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à sélectionner des données spécifiques à partir d'un DataFrame à l'aide de Pandas, une bibliothèque populaire d'analyse et de manipulation de données en Python. Nous utiliserons l'ensemble de données Titanic pour ce tutoriel.

Ce laboratoire vous guidera sur la manière de lire, d'écrire et de manipuler des données à l'aide de Pandas, une puissante bibliothèque d'analyse et de manipulation de données pour Python. Nous utiliserons un ensemble de données issu du naufrage du Titanic pour cet exercice.

Dans ce laboratoire, nous explorerons le type de données booléennes nullable, fourni par la bibliothèque Pandas en Python. Nous apprendrons à utiliser cette fonctionnalité dans l'indexation et les opérations logiques, et comment elle diffère des opérations booléennes traditionnelles en raison de la présence de valeurs 'NA'.

Ce laboratoire fournit un guide étape par étape pour comprendre et implémenter le concept de Copy-On-Write (CoW) dans Python Pandas. Le CoW est une stratégie d'optimisation qui améliore les performances et l'utilisation de la mémoire en retardant les copies le plus longtemps possible. Il aide également à éviter les modifications accidentelles de plusieurs objets.

Pandas est une puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse de données. Ses structures de données fondamentales, Series et DataFrame, vous permettent de stocker et de manipuler des données structurées. Ce laboratoire vous fournira un guide étape par étape sur la manière de travailler avec ces structures de données, depuis la création jusqu'à la manipulation et l'alignement.

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à gérer les étiquettes dupliquées dans pandas. Pandas est une bibliothèque puissante de manipulation de données en Python. Souvent, nous rencontrons des données avec des étiquettes de ligne ou de colonne dupliquées, et il est crucial de comprendre comment détecter et gérer ces doublons.