Développez une pratique solide de Pandas grâce à 100 exercices numérotés dans un seul notebook Jupyter. Les 50 premiers couvrent l’usage quotidien de Series et DataFrame : création, sélection, calcul, valeurs manquantes, chaînes et fichiers CSV ou Excel. La seconde moitié aborde index temporels, MultiIndex, regroupements, tableaux croisés, catégories, nettoyage, prétraitement et graphiques.
Chaque exercice contient du code fonctionnel et la plupart sont suivis d’une cellule vide pour reproduire ou adapter l’opération. Les exemples créent de petits jeux de données dans le notebook afin de travailler chaque technique séparément avant de les combiner dans une analyse plus large.
Ce que vous apprendrez
- Créer, indexer, découper, modifier et calculer avec des
SeriesPandas - Construire et inspecter des
DataFramedepuis des tableaux NumPy et dictionnaires - Sélectionner, trier, copier, agréger et interroger des données par conditions
- Remplir ou supprimer les valeurs manquantes et transformer des chaînes vectorisées
- Lire et écrire des données CSV et Excel dans un notebook
- Manipuler dates, fuseaux horaires, MultiIndex, regroupements et tableaux croisés
- Nettoyer des colonnes, supprimer des doublons, catégoriser et normaliser des nombres
- Produire des graphiques linéaires, en nuage de points et en barres depuis Pandas
À qui s’adresse ce cours
Ce cours s’adresse aux personnes qui souhaitent beaucoup pratiquer Pandas et consolider les schémas courants de manipulation tabulaire. Les débutants peuvent suivre la première moitié dans l’ordre ; les personnes déjà familiarisées avec Pandas peuvent sélectionner des sujets avancés dans la seconde.
Prérequis : Des bases en Python — listes, dictionnaires, fonctions et tableaux NumPy simples — sont recommandées. Une expérience de Pandas est utile mais non indispensable grâce aux exemples fonctionnels.
Environnement d’apprentissage : Un notebook Jupyter sous Ubuntu 22.04 accessible dans le navigateur contient les 100 exercices et prend en charge CSV, Excel et graphiques intégrés. Les données sont créées dans le notebook, sans jeu externe ni installation locale.
Questions fréquentes
Les solutions sont-elles incluses ?
Oui. Chaque exercice numéroté comporte du code fonctionnel et la plupart proposent une cellule vide adjacente. Pour progresser, essayez d’écrire ou d’anticiper l’opération avant de consulter l’implémentation.
Mes réponses sont-elles vérifiées automatiquement ?
Non. Les instructions précisent que les opérations du notebook ne peuvent pas être validées automatiquement. Exécutez chaque cellule, inspectez l’objet ou le graphique obtenu et comparez-le au comportement montré.
Dois-je suivre les 100 exercices dans l’ordre ?
Les 50 premiers offrent une progression utile dans les bases. Les exercices 51 à 100 traitent de sujets avancés, dont plusieurs sections facultatives ; vous pouvez donc choisir séries temporelles, tableaux croisés, nettoyage ou visualisation.
Le cours utilise-t-il un grand jeu réel ou un projet complet ?
Non. Il emploie de petits exemples autonomes pour isoler chaque opération Pandas. L’objectif est la diversité et la répétition, pas l’analyse complète d’un jeu de données externe.
