14-analyse-de-donnees.md

title
Python pour l'Analyse de Données

Le monde des données est vaste et en constante évolution. Python, grâce à sa simplicité et sa flexibilité, est devenu l'outil privilégié des analystes. Découvrons comment Pandas et NumPy nous aident à naviguer dans ce monde.

Introduction à Pandas et NumPy 📚

Pandas, construit sur NumPy, est la pierre angulaire de l'analyse de données avec Python. Alors que NumPy est axé sur les tableaux numériques, Pandas étend cette capacité pour traiter des données plus complexes et structurées.

Installation:

pip install pandas numpy

Découverte de Pandas 🐼

Pandas introduit le concept de DataFrame, qui est essentiellement un tableau 2D avec des étiquettes.

Chargement d'un fichier CSV:

df = pd.read_csv('mon_fichier.csv')
print(df.head())  # Affiche les 5 premières lignes

Sélection de colonnes et de lignes spécifiques:

ages = df['Ages']
alice_data = df[df['Noms'] == 'Alice']

NumPy à la rescousse ⚙️

NumPy est essentiel pour les opérations numériques complexes.

Création d'un tableau 2D:

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(matrix)

Opérations mathématiques:

print(np.mean(array))  # Calculer la moyenne
print(np.median(array))  # Médiane

Nettoyage et Transformation des Données 🧹

La qualité des données est essentielle pour une bonne analyse.

Remplacement des valeurs manquantes:

Au lieu de simplement supprimer les données manquantes, nous pouvons les imputer :

df['Ages'].fillna(df['Ages'].mean(), inplace=True)  # Remplacer par la moyenne

Transformation des données:

Par exemple, convertir une colonne de chaînes de caractères en catégories numériques:

df['Ville_Cat'] = df['Ville'].astype('category').cat.codes

Visualisation avec Pandas et Matplotlib 📉

La visualisation est essentielle pour comprendre vos données.

pip install matplotlib seaborn

import seaborn as sns

# Histogramme
df['Ages'].hist(edgecolor='black')

# Diagramme de dispersion
df.plot(kind='scatter', x='Ages', y='Ville_Cat')

sns.pairplot(df, hue='Ville')  # Matrice de dispersion avec Seaborn

Exploitation avancée des données avec GroupBy 🔄

Pandas permet de regrouper des données de manière intuitive.

grouped = df.groupby('Ville')
print(grouped.mean())  # Moyenne d'âge par ville

Conclusion 🚀

Python, avec Pandas et NumPy, est une puissante combinaison pour l'analyse de données. Ce guide offre un aperçu, mais l'univers des données est vaste. Pour maîtriser ces outils, il est essentiel de s'immerger dans des projets réels, de pratiquer continuellement et d'explorer les richesses de la documentation officielle.