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La bibliothèque Pandas du langage Python est l’un des outils fondamentaux en Data Science. Découvrez quelles sont les fonctionnalités de Pandas les plus utilisées par les professionnels de la Data Science.
Pandas est un package Python open source, principalement utilisé pour les travaux de data science, d’analyse de données et de Machine Learning.
Cette bibliothèque est basée sur un autre package dénommé Numpy. Il s’agit d’un package permettant la prise en charge des tableaux multi-dimensionnels.
Le nom « Pandas » est dérivé du terme « panel data » à traduire par « données de panel ». Ce terme économétrique désigne les jeux de données incluant des observations sur de multiples périodes pour les mêmes individus.
La bibliothèque Pandas est l’une des plus populaires pour le « data wrangling », et fonctionne avec de nombreux autres modules de Data Science au sein de l’écosystème Python.
Cet outil open-source est principalement conçu pour travailler avec les données relationnelles ou étiquetées de façon simple et intuitive. Il offre de nombreuses structures et opérations pour la manipulation de données numériques et de séries temporelles.
En général, Pandas est inclus dans toutes les distributions Python. On le retrouve aussi bien dans la version fournie avec les systèmes d’exploitation, que dans les distributions commerciales.
La bibliothèque Pandas fonctionne sur le principe des DataFrames. Ces tableaux de données multidimensionnels offrent de nombreuses possibilités, et permettent aux data scientists de travailler efficacement.
Ceci simplifie de nombreuses tâches chronophages et répétitives liées aux données, comme le nettoyage, la normalisation, la fusion, la visualisation, l’analyse statistique ou la sauvegarde.
Aux yeux de nombreux data scientists du monde entier, Pandas est tout simplement l’un des meilleurs outils d’analyse de données disponible à l’heure actuelle.
À quoi sert Pandas pour la Data Science ?
Les cas d’usage de Pandas sont si divers et nombreux qu’il est impossible de les lister. Cet outil permet le traitement complet des données, du nettoyage à l’analyse en passant par la transformation.
Après avoir extrait des données vers un DataFrame, il est possible de calculer les statistiques et de poser des questions sur les données, de nettoyer les données en supprimant les valeurs manquantes, de filtrer les lignes et les colonnes par critères, ou encore de visualiser les données avec Matplotlib.
De manière générale, Pandas permet de bien comprendre la nature d’un dataset avant de commencer la modélisation des données ou de créer des visualisations complexes.
En plus d’être un élément central de la boîte à outils du data scientist, Pandas s’accorde harmonieusement avec d’autres bibliothèques de science des données.
On utilise souvent les données pandas pour nourrir l’analyse statistique dans SciPy, pour les fonctions de traçage de Matplotlib, ou pour les algorithmes de machine learning de Scikit-learn.
Pour l’exploration de données et la modélisation, les Notebooks Jupyter offrent un environnement propice. Ils permettent d’exécuter le code dans une cellule particulière, plutôt que d’avoir à exécuter le fichier complet.
Ceci permet d’économiser un temps précieux, notamment pour travailler sur de larges datasets et des transformations complexes. Les Notebooks permettent aussi de visualiser facilement les DataFrames de Pandas.
Les fonctions Pandas à connaître absolument
Il existe une grande variété de fonctions Pandas. Voici un tour d’horizon des plus essentielles à connaître pour les Data Scientists et Data Analysts.
La fonction read_csv() aide à lire les fichiers csv (comma-separated values ou valeurs séparées par virgule) dans un DataFrame de Pandas. Il suffit d’indiquer l’emplacement du fichier à lire. Outre les valeurs séparées par des virgules, il est aussi possible de lire des fichiers séparés par d’autres signes de ponctuation.
À l’inverse, la fonction to_csv() aide à écrire les données contenues dans un DataFrame Pandas dans un fichier csv. Ces deux fonctions Pandas sont les plus utilisées, afin de lire les données en provenance d’une source.
La fonction head() est utilisée pour retourner les premières lignes d’un tableau de données. Par défaut, df.head() renvoie les cinq premières lignes du DataFrame. Il est toutefois possible de préciser le nombre de lignes à retourner.
Au contraire, la fonction tail() renvoie les dernières lignes du tableau. Ces deux fonctions offrent un aperçu rapide d’un dataset, et permettent de vérifier si les données ont été lues correctement dans le DataFrame.
La fonction describe() est utilisée pour générer des statistiques descriptives des données dans un DataFrame ou une série Pandas. Différentes mesures statistiques sont énoncées pour toutes les colonnes numériques du dataset. Elle résume la tendance centrale et la dispersion du jeu de données, et offre une vue d’ensemble.
La fonction memory_usage() indique la mémoire utilisée par chaque colonne d’un DataFrame Pandas en bytes. Ceci permet d’éviter les erreurs telles que MemoryError en langage Python.
Afin de convertir un objet Python vers un type de données spécifique, on utilise la fonction astype(). Elle peut être très utile si les données ne sont pas stockées dans le bon format.
La fonction loc[:] permet d’accéder au besoin à un groupe de lignes et de colonnes dans un dataset. Il suffit de préciser le nombre de lignes et de colonnes à consulter, ou leurs labels. C’est l’une des fonctions les plus puissantes de Pandas.
Pour convertir un objet Python au format datetime, on utilise la fonction to_datetime. L’argument peut être un nombre, une liste, une série ou un DataFrame Pandas. Cette fonction est très utile pour les datasets dotés de valeurs de séries temporelles ou de dates.
La fonction value_counts() retourne une série Pandas contenant le compte de valeurs uniques. Ceci permet notamment d’identifier le nombre d’occurrences de chaque valeur unique dans une série, par exemple pour un dataset contenant des informations sur les clients d’une entreprise.
La fonction drop_duplicates() est particulièrement utile pour le nettoyage de données. Elle permet de retourner un DataFrame Pandas dont les lignes dupliquées sont supprimées. Il est néanmoins possible de garder la première occurrence d’une valeur. L’attribut « inplace » permet de s’assurer que les changements soient appliqués au dataset d’origine.
Enfin, la fonction groupby() est utilisée pour regrouper les colonnes d’un DataFrame Pandas et appliquer des opérations mathématiques sur ce groupe. On s’en sert notamment pour synthétiser les données de manière simple.
Vous connaissez désormais les fonctions Pandas les plus utilisées pour la Data Science. En les maîtrisant, vous serez capable d’exploiter Pandas pour de nombreuses tâches de science des données !
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