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Questions and Answers

Quels sont les principaux types de tableaux que l'on peut manipuler avec Pandas?

Series, DataFrames, Panels et multiIndex.

Comment importer la librairie Pandas dans un script Python?

En utilisant la commande import pandas as pd.

Quelles sont les trois méthodes pour créer une série dans Pandas?

À partir d'une liste, d'un dictionnaire ou d'un tableau Numpy.

Quel type de données peut contenir un tableau Pandas?

<p>Numériques, strings, boolean, etc.</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle d'un DataFrame dans Pandas?

<p>Il permet de manipuler facilement des tableaux de données à deux dimensions.</p> Signup and view all the answers

Comment peut-on créer une série avec cinq zéros dans Pandas?

<p>En utilisant <code>pandas.Series(0, index=range(5))</code>.</p> Signup and view all the answers

Quels éléments sont essentiels dans un DataFrame?

<p>L'indice de la ligne, le nom de la colonne et la valeur de la donnée.</p> Signup and view all the answers

Quelle est la commande utilisée pour écrire un DataFrame vers un fichier tabulé?

<p>Cela peut être fait avec la méthode <code>to_csv()</code> par exemple.</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode utiliseriez-vous pour déterminer le type des éléments d'une série dans Pandas?

<p>Il faut utiliser <code>serie.dtype</code>.</p> Signup and view all the answers

Comment accède-t-on à un élément d'une série par son numéro?

<p>On utilise <code>serie[numéro]</code> pour accéder à l'élément.</p> Signup and view all the answers

Quelle est la différence entre pd.DataFrame et pd.DataFrame.from_dict?

<p><code>pd.DataFrame</code> crée un dataframe à partir de colonnes, tandis que <code>pd.DataFrame.from_dict</code> peut créer un dataframe à partir des clés comme index.</p> Signup and view all the answers

Comment obtenir le nombre de dimensions d'une série?

<p>On utilise la propriété <code>serie.ndim</code>.</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de serie.shape dans un tableau?

<p><code>serie.shape</code> retourne le nombre de lignes et de colonnes du tableau.</p> Signup and view all the answers

Quelles valeurs sont utilisées par défaut pour l'index d'un dataframe si aucun n'est spécifié?

<p>L'index sera initialisé par défaut avec une suite continue d'entiers commençant par 0.</p> Signup and view all the answers

Comment nommer l'index d'un dataframe?

<p>On peut nommer l'index avec <code>df.index.name = 'nom'</code>.</p> Signup and view all the answers

Quel attribut permet de connaître le nombre total d'éléments d'une série?

<p>L'attribut <code>serie.size</code> permet de connaître ce nombre.</p> Signup and view all the answers

Quel est le résultat de df.shape sur un DataFrame avec 3 colonnes et 5 lignes?

<p>(5, 3)</p> Signup and view all the answers

Comment ajouter une colonne nommée 'C' à un DataFrame existant 'df'?

<p>df['C'] = valeur</p> Signup and view all the answers

Que signifie df.ndim et quel type de valeur retourne-t-il?

<p>Il retourne le nombre de dimensions du DataFrame, généralement 2.</p> Signup and view all the answers

Comment initialiser un DataFrame avec 2 lignes et 0 colonnes?

<p>df = pandas.DataFrame(index=[0, 1])</p> Signup and view all the answers

Quel type d'éléments renvoie df.size sur un DataFrame de 4 lignes et 3 colonnes?

<p>12</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode utilise-t-on pour obtenir la somme de tous les éléments d'une colonne 'A' d'un DataFrame?

<p>df['A'].sum()</p> Signup and view all the answers

En quoi consiste l'accès par index dans un DataFrame?

<p>C'est l'accès aux lignes ou colonnes en utilisant les étiquettes assignées.</p> Signup and view all the answers

Quelle expression Python permet d'imprimer les noms des colonnes d'un DataFrame?

<p>for x in df: print(x)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction utilise-t-on pour retourner le produit de valeurs dans une DataFrame?

<p>df.prod(axis=None, skipna=None, ...)</p> Signup and view all the answers

Comment calcule-t-on l'écart-type d'une série de valeurs dans une DataFrame?

<p>df.std(axis=None, skipna=None, ...)</p> Signup and view all the answers

Quelle fonction permet de compter le nombre de cellules non-NA dans une DataFrame?

<p>df.count(axis=None, ...)</p> Signup and view all the answers

Quel est le rôle de la fonction df.describe() dans l'analyse de données?

<p>df.describe() fournit un sommaire statistique des données numériques.</p> Signup and view all the answers

Comment afficher les 10 premières lignes d'une DataFrame?

<p>df.head(10)</p> Signup and view all the answers

Quel est l'argument par défaut de la fonction pd.read_csv pour le séparateur?

<p>sep=','</p> Signup and view all the answers

Comment lire un fichier Excel dans une DataFrame en utilisant pandas?

<p>df = pd.read_excel('nomfich', sheetname='...')</p> Signup and view all the answers

Quelle méthode est utilisée pour écrire une DataFrame dans un fichier CSV?

<p>df.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ...)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Pandas

Une librairie Python permettant de manipuler et d'analyser des données, notamment des tableaux avec des étiquettes de colonnes et de lignes.

DataFrames

Des tableaux de données avec des étiquettes de colonnes et de lignes, utilisés par Pandas.

Series

Des données selon une seule dimension, représentées comme un vecteur de valeurs.

DataFrames

Des données selon deux dimensions, organisées en lignes et colonnes.

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Création d'une série

Création d'une série à partir d'une liste, d'un dictionnaire ou d'un tableau Numpy.

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pandas.Series(0, index = range(5))

Permet de créer une série avec des valeurs identiques répétées un nombre de fois défini.

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pandas.Series(0, range(5))

Permet de créer une série avec des valeurs identiques répétées un nombre de fois défini.

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Type (serie)

Renvoie le type de la structure de données (ex: 'Series' pour une Série Pandas).

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serie.dtype

Renvoie le type de données des éléments du tableau (ex: 'float64' pour des nombres à virgule flottante).

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serie.ndim

Indique le nombre de dimensions du tableau. Pour une Série, il s'agit toujours de 1 car il s'agit d'une structure unidimensionnelle.

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serie.size

Renvoie le nombre total d'éléments dans le tableau.

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serie.shape

Pour une Série, renvoie un tuple (nombre de lignes, nombre de colonnes). Le nombre de colonnes est toujours 1 car il s'agit d'une structure unidimensionnelle.

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DataFrame Pandas

Un DataFrame est une structure de données tabulaire bidimensionnelle (comme une feuille de calcul) qui stocke des données organisées en lignes et en colonnes. Chaque colonne est une Série Pandas.

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Création d'un DataFrame à partir d'une liste

A partir d'une liste, on peut créer un DataFrame en spécifiant les noms de colonnes et les données pour chaque colonne.

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Création d'un DataFrame à partir d'un dictionnaire

On peut créer un DataFrame à partir d'un dictionnaire dont les clés sont les noms de colonnes et les valeurs sont des listes de données correspondantes.

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Type(df)

Retourne le type de la structure de données.

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df.ndim

Retourne le nombre de dimensions du tableau.

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df.size

Retourne le nombre d'éléments du tableau.

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df.shape

Retourne le nombre de lignes et de colonnes du tableau.

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Accès par numéro

Permet d'accéder aux valeurs du DataFrame en utilisant les numéros de ligne et de colonne, en commençant à 0.

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Accès par index

Permet d'accéder aux valeurs du DataFrame en utilisant les noms des lignes et des colonnes.

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Boucle sur un dataframe

Quand on boucle sur un dataframe, on boucle sur les noms des colonnes.

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Boucle sur les lignes d'un dataframe

Permet de boucler sur les lignes d'un dataframe, chaque ligne se comportant comme un namedtuple.

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df.prod(axis=None, skipna=None, ...)

Calcule le produit des valeurs pour l'axe spécifié. Par exemple, pour une colonne, cela renverra le produit de toutes les valeurs de cette colonne.

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df.min(axis=None, skipna=None, ...)

Renvoie la valeur minimale des valeurs pour l'axe spécifié. Par exemple, pour une colonne, cela renverra la plus petite valeur de cette colonne.

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df.var(axis=None, skipna=None, ...)

Calcule la variance des valeurs pour l'axe spécifié. La variance mesure la dispersion des données par rapport à la moyenne.

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df.std(axis=None, skipna=None, ...)

Renvoie l'écart type des valeurs pour l'axe spécifié. L'écart type mesure la dispersion moyenne des données par rapport à la moyenne.

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df.median(axis=None, skipna=None, ...)

Calcule la médiane des valeurs pour l'axe spécifié. La médiane est la valeur au milieu d'un ensemble de données ordonné.

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df.count(axis=None, ...)

Compte le nombre de cellules non-NA (Non-Null) pour chaque colonne ou ligne du DataFrame.

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df.describe()

Affiche un résumé statistique des données numériques du DataFrame, incluant la moyenne, l'écart type, les valeurs minimales et maximales, etc.

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df.head(n)

Affiche les n premières lignes d'un DataFrame.

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df.tail(n)

Affiche les n dernières lignes d'un DataFrame.

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Study Notes

Module Pandas

  • Pandas est une librairie Python pour manipuler facilement des données.
  • Elle permet de manipuler des tableaux de données avec des étiquettes de variables (colonnes) et des lignes.
  • Ces tableaux sont appelés Series (une dimension), DataFrames (deux dimensions), Panels (trois dimensions) et multiIndex (plus de trois dimensions).
  • On peut lire et écrire des DataFrames dans des fichiers tabulés.
  • Les tableaux Pandas peuvent contenir des données de différents types (numériques, chaînes de caractères, booléens).
  • Des graphiques peuvent être créés à partir de DataFrames grâce à matplotlib.
  • Pour utiliser Pandas, on écrit : import pandas as pd

Les Séries Pandas

  • Une série est un vecteur de valeurs d'une variable.
  • On peut créer une série:
    • À partir d'une liste.
    • À partir d'un dictionnaire.
    • À partir d'un tableau Numpy.
  • On peut spécifier des indices aux séries.

Caractéristiques d'une série

  • type(serie) : Retourne le type de la structure.
  • serie.dtype : Retourne le type des éléments.
  • serie.ndim : Retourne le nombre de dimensions.
  • serie.size : Retourne le nombre d'éléments.
  • serie.shape : Retourne le nombre de lignes et de colonnes.

Accéder aux éléments d'une série

  • Accès par numéro (origine à 0).
  • Accès par index.
  • L'accès par index renvoie None si l'index n'existe pas.
  • L'accès par numéro lève une exception si l'index n'existe pas.
  • df[début:fin:pas] ou df.iloc[début:fin:pas] pour sélectionner les éléments d'une plage.

Les DataFrames Pandas

  • Un DataFrame se comporte comme un dictionnaire dont les clés sont les noms des colonnes et les valeurs sont des séries.
  • Le nom des lignes est appelé index.
  • L'index peut être une chaîne de caractères ou un entier.
  • Par défaut, l'index est une suite continue d'entiers à partir de 0.
  • On peut créer un DataFrame:
    • À partir d'une liste.
    • À partir d'un dictionnaire.
    • À partir de séries.

Caractéristiques d'un DataFrame

  • type(df) : Retourne le type de la structure.
  • df.ndim : Retourne le nombre de dimensions du tableau.
  • df.size : Retourne le nombre d'éléments du tableau.
  • df.shape : Retourne le nombre de lignes et de colonnes du tableau.

Accéder aux éléments d'un DataFrame

  • Accès par numéro (origine à 0).
  • Accès par index.

Modifier un DataFrame

  • Modifier les valeurs d'un DataFrame.
  • Insérer une colonne dans un DataFrame.
  • Ajouter / supprimer une ligne.
  • Supprimer une colonne.
  • loc pour accéder à des lignes et colonnes par nom
  • iloc pour accéder à des lignes et colonnes par position

Tri d'un DataFrame

  • Tri selon les étiquettes (index).
  • Tri selon les valeurs d'une colonne.
  • sort_values pour trier par valeurs

Opérations sur les DataFrames

  • Opérations arithmétiques (+, -, *, /, //, %, **).
  • Opérations de comparaison (==, !=, <, <=, >, >=).
  • Opérations logiques (NON, ET, OU, OU exclusif).
  • df.eq(), df.ne(), df.lt(), df.le(), df.gt(), df.ge().
  • Les opérations s'appliquent élément par élément.

Parcourir un DataFrame

  • Itérer sur les colonnes.
  • Itérer sur les lignes.

Fonctions sur les DataFrames

  • df.mean(), df.sum(), df.prod(), df.min(), df.var(), df.std(), df.median(), df.count(), df.describe(), df.head(), df.tail(), df.head(n), df.tail(n).

Accès aux fichiers

  • Lecture/écriture de fichiers CSV, Excel et SQL.
  • pd.read_csv(), pd.read_excel(), pd.read_sql(), df.to_csv(), df.to_excel(), df.to_sql().

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