Maître la bibliothèque de Pandas dans la programmation Python

Il y a beaucoup de tâches fastidieuses, fastidieuses et répétitives de données, y compris le nettoyage des données, la normalisation et la visualisation. Grâce à Pandas, de telles tâches peuvent être exécutées assez rapidement, avec une certaine automatisation. Dans ce cours, on vous enseignera comment maîtriser la bibliothèque de Pandas dans la programmation Python. Comme vous allez apprendre, Pandas a plusieurs usages, allant de l'exploration d'un jeu de données stocké dans votre ordinateur à l'extraire dans un dataFrame (un tableau, par exemple). Avec Pandas, vous pouvez calculer des statistiques et effectuer des calculs tels que la moyenne, la médiane, la variation standard, et le minimum et le maximum de chaque colonne de la table. Ce cours met en évidence le lien entre une colonne de la table et une autre colonne de la même table. Avec Pandas, il est également possible de nettoyer les données en supprimant les valeurs manquantes, voire en utilisant certains critères et en filtrant les lignes et les colonnes.

Au fur et à mesure que vous continuerez, vous apprendrez un fait essentiel à propos de Pandas. Les données nettoyées sont stockées et transformées en une valeur séparée par des virgules, un autre fichier ou une autre base de données. Tout cela est possible parce que Pandas est un outil ouvert d'analyse et de manipulation des données. De plus, il est aussi rapide, puissant et flexible, ce qui conduit à une automatisation inélicielle. La base de l'automatisation dans Pandas est la programmation Python. Pourquoi Python est-il utilisé pour la bibliothèque de Pandas? Python est une langue unique qui vous permet de travailler rapidement et d'intégrer des systèmes plus efficacement. Vous utilisez la programmation Python dans le développement Web, l'interface graphique (interface utilisateur graphique) et le développement de logiciels. Lorsque vous prenez ce cours, vous devez avoir une certaine expérience de Python. Sans avoir une bonne maîtrise de ce langage de programmation, vous devriez au moins connaître les bases, y compris les tuples, les dictionnaires et les listes. Il est fortement recommandé de connaître les fonctions et les itérations, ainsi que la familiarité avec NumPy.

Pandas fournit de nombreuses méthodes qui aident énormément à accélérer l'analyse des données et le processus d'exploration. Ce cours couvre un grand nombre d'entre eux, dont certains sont le profilage et le dataFrame. En tant que module Python open-source, le profilage Pandas vous permet d'effectuer une analyse exploratoire des données à la suite de quelques lignes de code. Cela contribue à vous sauver le travail en bloc de la visualisation ou de la compréhension de la distribution relative de chaque variable. Une autre méthode importante est Pandas DataFrame. Comme une feuille de calcul dans Excel, un dataFrame est une structure de données constituée de colonnes et de lignes. Vous utilisez fréquemment des cadres de données dans la science des données, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce cours sera sans aucun doute utile pour les étudiants qui ont une excellente maîtrise de Python et qui s'intéressent à la science des données. En outre, des professionnels spécialisés dans la gestion de la science des données avec une bonne connaissance de Python bénéficieront de ce cours.