Démarrage rapide avec Pandas
Ce cours est conçu pour les débutants souhaitant commencer l'analyse de données avec Pandas. Il couvre les bases de Pandas, y compris les structures de données, la manipulation de données et la visualisation de données.
01
Votre premier laboratoire Pandas
Bonjour, bienvenue chez LabEx ! Dans ce premier laboratoire, vous apprendrez le programme classique « Bonjour, monde ! » dans Pandas.
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Travailler avec Pandas
Pandas est un puissant outil de manipulation de données développé par 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 apprendrons à utiliser Pandas pour effectuer des opérations de base telles que le chargement de données, la création de DataFrames, l'accès aux données et l'exécution de statistiques simples.
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Manipulation de données avec Pandas
Ce laboratoire vous guidera sur la manière de lire, écrire et manipuler des données à l'aide de Pandas, une puissante bibliothèque d'analyse et de manipulation de données pour Python. Nous utiliserons un jeu de données du naufrage du Titanic pour cet exercice.
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Sélection de données dans Pandas
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à sélectionner des données spécifiques 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.
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Tracés Pandas pour l'analyse de la qualité de l'air
Dans ce laboratoire, nous apprendrons à créer des tracés à l'aide de Pandas, une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Nous utiliserons des données réelles sur la qualité de l'air pour des illustrations pratiques. À la fin de ce laboratoire, vous devriez être capable d'utiliser Pandas pour créer des diagrammes linéaires, des nuages de points, des diagrammes en boîte et personnaliser vos tracés.
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Travailler avec les colonnes dans Pandas
Dans ce laboratoire, nous apprendrons à travailler avec les colonnes dans Pandas. Nous explorerons comment créer de nouvelles colonnes dérivées de colonnes existantes, appliquer des opérations mathématiques et logiques sur les colonnes, renommer les étiquettes de colonnes et effectuer des opérations par colonne à l'aide de la méthode apply.
07
Analyse des données des passagers du Titanic avec Pandas
Dans ce laboratoire, nous apprendrons à utiliser la bibliothèque Pandas de Python pour calculer les statistiques descriptives des données. Nous utiliserons l'ensemble de données Titanic, qui contient des données sur les passagers du naufrage du Titanic. Nous apprendrons à calculer les statistiques descriptives, les statistiques agrégées et à compter le nombre d'enregistrements par catégorie.
08
Redimensionner les données avec Pandas
Dans ce laboratoire, nous explorerons comment redimensionner les données dans pandas à l'aide de diverses fonctions telles que sort_values, pivot, pivot_table et melt. Nous travaillerons avec les ensembles de données Titanic et Qualité de l'air pour démontrer les techniques de redimensionnement.
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Combiner des tables de données dans Pandas
Dans ce laboratoire, nous travaillerons avec des données sur la qualité de l'air pour explorer comment 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 DataFrames.
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Gestion des données séries chronologiques
Ce laboratoire vous guidera dans la gestion des données séries chronologiques à l'aide du package Python, Pandas. Nous travaillerons avec des données sur la 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 des séries chronologiques à une autre fréquence, et plus encore.
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Données textuelles Pandas
Dans ce laboratoire, nous explorerons comment manipuler les données textuelles à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python. Vous apprendrez à convertir des caractères de chaînes en minuscules, à extraire des parties de chaînes, à remplacer des valeurs de chaînes et plus encore à l'aide de diverses méthodes Pandas intégrées.
Félicitations !
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Ce que vous avez appris
Tout au long de ce cours, vous avez acquis une expérience pratique avec des concepts et des compétences essentiels. Voici les points clés :
- Concepts de base : Vous avez maîtrisé les principes et techniques fondamentaux
- Compétences pratiques : Vous avez appliqué vos connaissances à travers des laboratoires interactifs et des exercices
- Application pratique : Vous avez appris à résoudre des problèmes pratiques en utilisant les compétences acquises
Prochaines étapes
- Continuez à pratiquer avec des laboratoires plus avancés
- Explorez des cours connexes pour étendre vos connaissances
- Appliquez ce que vous avez appris dans vos propres projets
Continuez à apprendre et codez avec plaisir ! 🚀