La bibliothèque Pandas de Python pour la Data Science

L'utilisation de la bibliothèque Pandas dans la Data Science

L’analyse des données a toujours été importante, en particulier pour les data scientists. Cependant, la collecte et l’analyse de données jouent également un rôle dans le monde des affaires. De nos jours, avec des outils comme Pandas, il devient plus facile de découvrir des opportunités dans les données.

Aujourd’hui, nous allons parler de Pandas, qui est une bibliothèque Python avec des méthodes prédéfinies pour de nombreuses applications. Pandas semble être très utile pour les opérations de Data Science et, en outre, facile à utiliser, ce qui signifie une efficacité en termes de temps et d’efforts.

Analyse de données avec Pandas et Python

Si vous vous demandez d’où vient le nom, malheureusement, ce n’est pas parce que les créateurs ont tellement aimé les pandas en tant qu’espèce. En fait, c’est une combinaison de données de panel qui a ses racines dans l’économétrie et l’analyse des données Python. Pandas gère le traitement et l’analyse des données en cinq étapes : chargement, préparation, manipulation, modélisation et l’analyse. C’est un outil largement utilisé, en particulier dans la lutte contre les données et le munging.

Voici une vidéo présentant cet outil :

Le mérite de sa création revient à Wes McKinney. Certains le considèrent comme la réponse de Python à R, qui est un langage d’analyse de données et de programmation statistique. Cependant, Pandas facilite l’analyse des données, qu’elles soient enregistrées au format Excel, TSV, CSV ou même SQL… Ainsi, à partir d’un tas de données, vous pouvez obtenir une trame de données propre et simplifiée.

Les avantages de la bibliothèque Pandas

Les fonctionnalités de Pandas sont nombreuses et présentent de nombreux avantages pour les utilisateurs. Il permet en outre de représenter des données faciles à lire. Contrairement à Java ou C/C++, il ne nécessite pas de lignes de code sophistiquées. De plus, vous pouvez facilement manipuler les données manquantes avec Pandas.

Pandas permet aussi un alignement automatique intelligent basé sur les étiquettes et traite les données désordonnées. Les utilisateurs auront la possibilité de convertir des structures de données en objets DataFrame en toute simplicité. Outre ces fonctionnalités, des outils pour lire et écrire des données entre des structures sont aussi disponibles.

Où utiliser la bibliothèque Pandas ?

Chaque fois que vous avez besoin de collecter et d’analyser des données, Pandas peut vous aider à le faire. Selon les besoins du projet, choisir la bonne bibliothèque ou le bon ensemble d’outils est crucial. Cependant, la popularité de Python en tant que langage de programmation ne cesse de croître, en particulier auprès des start-ups. Et parce que Pandas est une bibliothèque Python, la disponibilité des ressources ainsi qu’une communauté autour d’elle est un énorme avantage.

De plus, Pandas a la capacité de gérer une énorme quantité de données nécessaires à l’apprentissage automatique appliqué dans de nombreux cas d’utilisation quotidienne tels que Gmail, Siri, Google Maps et bien d’autres. En tant que bibliothèque flexible et puissante pour Python, Pandas fournit des structures de données étiquetées et des fonctions statistiques pour les entreprises. Pour tout type d’analyses de données, quel que soit le langage que vous utilisez, vous pouvez vous simplifier la vie en utilisant une bibliothèque prête à l’emploi et automatiser une partie de votre travail.

Par Laura

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