Pandas est une bibliothèque de Python. Elle fournit diverses fonctionnalités de traitements et nettoyage de données rapides. Ces fonctionnalités sont très puissantes. Intéressons nous de plus près aux raisons d’utilisation de cette librairie.
Intégration de données : Pandas propose parmi ses fonctionnalités la lecture, l’écriture et la restitution de données sous format Excel, SQL ou encore JSON. Pour cela, Panda utilise des structures de données : les séries et les DataFrames. Les séries sont des tableaux à une seule dimension.
Traitement des données : Pandas fournit des fonctions pour traiter des données. Voici quelques-unes des fonctionnalités les plus importantes :
Techniques de filtre à l’aide des opérateurs logiques ou bien des méthodes ‘query()’, ‘isin()’, ‘filter()’…
Trier des données avec la méthode ‘sort_values()’.
Traitement des lignes vides ou partiellement vides et des cellules nulles ou erronées avec les méthodes ‘drop()’, ‘dropna()’, ‘fillna()’, ‘replace()’…
Gestion des doublons avec la méthode ‘drop_duplicates()’.
Gestion des colonnes avec la méthode ‘drop()’, ‘assign()’ ou encore ‘rename()’.
Fusionner avec ‘merge()’.
Combiner avec ‘concat()’.
Grouper avec ‘groupby()’.
Pivoter/dépivoter avec ‘pivot()’, ‘melt()’, ‘unstack()’, et ‘stack()’.
Compter avec ‘value_counts()’.
Décrire avec ‘describe()’.
Et on en passe… Toutes ces méthodes vous serviront à réaliser des traitements efficaces sur vos données.
Analyse des données : Pandas fournit un ensemble de méthodes qui permettent de calculer des moyennes, des écart-types, la médiane… Il est également possible de calculer des corrélations, des covariances…
Visualisation des données : Pandas associé à la bibliothèque Matplotlib ou encore Seaborn permet de créer rapidement des visuels pertinents à partir des données transformées. Il est facile de créer des graphiques tels que des histogrammes, des diagrammes, les secteurs, les nuages de points...
Intégration avec d'autres bibliothèques : Comme nous venons de le dire précédemment Pandas s’accompagne avec d’autres bibliothèques : Matplotlib, Seaborn, SciPy ou encore Scikit-Learn.
En conclusion, Pandas est un outil essentiel pour le traitement de données. En effet cette bibliothèque permet de récupérer et transformer les données de manière rapide et efficace. Pandas peut-être associé à d’autres librairies.
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