Pandas Tutoriels

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les techniques fondamentales de nettoyage de données à l'aide de la bibliothèque Pandas, notamment la gestion des valeurs manquantes, la suppression des doublons et la correction des types de données.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les méthodes fondamentales pour créer des DataFrames Pandas, y compris à partir de dictionnaires, et comment personnaliser leurs colonnes et leurs index.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez à calculer diverses statistiques descriptives pour un DataFrame Pandas, notamment la moyenne, la médiane, le min/max, et plus encore.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les techniques fondamentales pour filtrer les données dans les DataFrames Pandas, y compris l'indexation booléenne, la combinaison de conditions, l'utilisation de isin et la gestion des valeurs manquantes.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les bases du regroupement et de l'agrégation de données à l'aide de la bibliothèque Pandas. Vous pratiquerez l'utilisation de groupby() pour créer des groupes et appliquer diverses fonctions d'agrégation.

Dans ce laboratoire, vous débuterez avec Pandas, une puissante bibliothèque d'analyse de données en Python. Vous apprendrez à vérifier son installation, à l'importer, à créer une Series de base, à accéder à ses éléments et à inspecter ses propriétés.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les bases de la lecture de données externes dans un DataFrame Pandas. Vous utiliserez la puissante fonction `read_csv` et ses paramètres clés pour gérer divers formats de fichiers CSV du monde réel.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les techniques fondamentales pour sélectionner et sous-échantillonner des données à partir de DataFrames Pandas, y compris la sélection de colonnes, de lignes et de tranches de données spécifiques.

Dans ce laboratoire, vous apprendrez les techniques essentielles pour trier des données dans un DataFrame Pandas. Vous explorerez le tri par colonnes uniques et multiples, le contrôle de l'ordre de tri et la gestion de l'index du DataFrame après les opérations de tri.

LabEx propose un bac à sable Pandas en ligne, un environnement prêt à l'emploi qui vous permet de configurer instantanément un espace de travail Python avec Pandas pré-installé.

Dans ce projet, vous allez apprendre à construire un modèle de classification d'apprentissage automatique pour prédire l'état de risque des détenteurs de cartes de crédit. Le projet implique le prétraitement des données, l'entraînement d'un modèle de machine à vecteurs de support (SVM) et l'enregistrement des résultats de prédiction dans un fichier CSV.

Préparez vos entretiens Pandas avec ce guide complet couvrant les structures de données, les opérations, le nettoyage des données, l'analyse et les cas d'utilisation courants.