Créé des visualisations et des rapports en utilisant des bibliothèques Python étendues, Pandas, Numpy, Matplotlib.

Pandas est une bibliothèque Python mature et open-source pour la manipulation et l'analyse de données. Ses composants principaux, `DataFrame` et `Series`, fournissent des abstractions robustes pour gérer des données structurées et étiquetées. Voici ce qui ressort du point de vue d'un développeur : ✅ Structures de données expressives • `DataFrame` : Structure de données tabulaire bidimensionnelle, de taille modifiable, hétérogène avec des axes étiquetés (lignes et colonnes). • `Series` : Tableau unidimensionnel étiqueté, capable de contenir tout type de données. ✅ Support d'E/S complet • Fonctions natives pour lire/écrire des fichiers CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5, et plus encore. Des méthodes comme `read_csv()`, `to_excel()`, et `read_sql()` simplifient l'intégration avec des sources de données externes. ✅ Manipulation de données efficace • Indexation, découpage et sous-ensemble puissants utilisant des sélecteurs intuitifs basés sur des étiquettes ou des entiers. • Opérations vectorisées basées sur NumPy permettant des calculs rapides et économes en mémoire sur de grands ensembles de données. • Support intégré pour la gestion des données manquantes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sans interrompre les flux de travail. ✅ Groupement et agrégation avancés • Opérations `groupby` flexibles pour des flux de travail de type split-apply-combine, supportant des agrégations et transformations complexes. ✅ Séries temporelles et données catégorielles • Types et méthodes spécialisés pour les séries temporelles (par exemple, `Timestamp`, `Period`, rééchantillonnage) et les données catégorielles, améliorant à la fois la performance et l'utilisation de la mémoire. ✅ Interopérabilité • Intégration transparente avec l'écosystème de données Python plus large : NumPy pour les opérations numériques, Matplotlib et Seaborn pour la visualisation, et scikit-learn pour les pipelines d'apprentissage automatique. ✅ Restructuration, fusion et pivot • Des fonctions comme `pivot_table`, `melt`, `merge`, et `concat` permettent une restructuration et une jonction flexibles des données. ✅ Documentation et communauté étendues • Grande communauté active et documentation étendue, avec une richesse de tutoriels et d'exemples pour la plupart des cas d'utilisation.

Utilisabilité et représentation graphique de divers ensembles de données