Pandas Guide Python pour la Data Science

1. Accéder aux Données dans Pandas

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

2. Gérer les Valeurs Nulles dans les DataFrames

Un problème courant dans l'analyse de données est la gestion des valeurs nulles. Pandas propose des méthodes robustes pour gérer cela. Le code remplit les valeurs nulles avec une valeur spécifiée, ou vous pouvez supprimer les lignes ou colonnes avec des valeurs nulles. Voici un exemple de code sur comment remplir les valeurs nulles :

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

3. Créer et Manipuler des Colonnes

Les DataFrames sont polyvalents et permettent la création de nouvelles colonnes. Qu'il s'agisse d'une nouvelle colonne entière ou d'une colonne dérivée de données existantes, le processus est simple. Voici un exemple d'ajout d'une nouvelle colonne à un DataFrame :

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

Vous pouvez également filtrer les données en fonction des conditions. Par exemple, si vous souhaitez créer une nouvelle colonne avec des données d'une colonne nommée 'column_named_data' supérieure à une certaine valeur :

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

1. Regrouper et Agréger des Données

Pandas excelle dans le regroupement et l'agrégation des données. Le code suivant utilise la méthode groupby et regroupe les données par une colonne spécifiée et calcule des fonctions agrégées comme la moyenne, la somme, etc. :

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

2. Données de Date et Heure

La gestion des dates et heures est cruciale dans de nombreux ensembles de données. Si votre DataFrame a une colonne de date, Pandas simplifie les tâches comme le filtrage par date, l'agrégation par mois ou année, etc. Voici un exemple de base :

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

3. Manipulations de Données Personnalisées

Pour des besoins de manipulation de données plus complexes, Pandas vous permet d'écrire des fonctions personnalisées et de les appliquer à votre DataFrame. Cela est particulièrement utile pour des scénarios qui nécessitent une approche de requête intégrée au langage.

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

IronPDF : Une Vue d'Ensemble

IronPDF est une bibliothèque PDF Python polyvalente pour créer, éditer, et extraire du contenu PDF au sein de projets Python. Il est conçu pour fonctionner sur diverses plateformes, y compris Windows, Mac, Linux et environnements cloud, ce qui en fait un choix adapté pour divers projets Python. Cette bibliothèque est particulièrement puissante dans le traitement des fichiers PDF, offrant une expérience fluide et un traitement efficace, ce qui est crucial pour les développeurs travaillant avec des données PDF.

Synergie avec Pandas

Intégrer IronPDF avec Pandas ouvre des possibilités pour une gestion et un reporting de données plus avancés. Imaginez un flux de travail d'analyse où vous utilisez Pandas pour la manipulation et l'analyse de données, puis convertissez sans effort vos résultats et visualisations en un rapport PDF au format professionnel avec IronPDF. Cette intégration peut considérablement rationaliser le processus de partage et de présentation des résultats d'analyse de données.