Data | Python - Le module Pandas

• Utiliser Python pour l'analyse de données. • Installer et configurer Pandas. • Manipuler des données de diverses sources avec Pandas. • Explorer les structures de données Pandas (Séries, DataFrame). • Nettoyer et prétraiter les données avec Pandas. • Transformer, filtrer et sélectionner les données avec Pandas. • Calculer des statistiques descriptives et visualiser les données. • Utiliser les fonctionnalités d'agrégation et de regroupement. • Joindre et fusionner des données avec Pandas. • Appliquer des fonctions personnalisées, filtrer les données et utiliser Pandas pour l'analyse temporelle.

Module 1: Découvrir Python pour l'Analyse de Données avec Pandas Familiariser avec l'environnement Python. Installer et configurer Pandas. Module 2: Manipuler les Données avec Pandas Charger des données depuis différentes sources (fichiers CSV, Excel, bases de données). Explorer les structures de données Pandas (Séries, DataFrame). Module 3: Nettoyer et Prétraiter les Données avec Pandas Gérer les valeurs manquantes et les doublons. Transformer les données, filtrer et sélectionner. Module 4: Explorer les Données avec Pandas Calculer des statistiques descriptives. Visualiser les données avec Pandas. Module 5: Agréger et Regrouper les Données avec Pandas Utiliser les fonctionnalités d'agrégation et de regroupement. Effectuer des opérations avancées sur les groupes de données. Module 6: Joindre et Fusionner des Données avec Pandas Combiner des DataFrames avec les opérations de jointure et de fusion. Gérer les différentes méthodes de fusion. Module 7: Appliquer des Fonctions sur les Données avec Pandas Appliquer des fonctions personnalisées sur les données. Utiliser les fonctions prédéfinies de Pandas. Module 8: Filtrer les Données avec Pandas Appliquer des filtres sur les DataFrames. Utiliser des expressions conditionnelles pour extraire des données spécifiques. Module 9: Utiliser Pandas pour l'Analyse Temporelle Manipuler et analyser des séries temporelles avec Pandas. Appliquer des opérations temporelles avancées. Module 10: Optimiser les Performances avec Pandas Utiliser des techniques d'optimisation des performances. Gérer efficacement les grands ensembles de données avec Pandas. Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments. N'hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !

Non renseigné

Aucune