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Pandas est une bibliothèque Python open-source puissante et flexible conçue pour l'analyse et la manipulation de données. Elle fournit des structures de données rapides, efficaces et intuitives, telles que DataFrame et Series, qui simplifient la gestion des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles. Pandas vise à être le bloc de construction fondamental de haut niveau pour l'analyse de données pratique et réelle en Python, offrant une large gamme de fonctionnalités pour rationaliser les tâches de traitement des données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Gestion des données manquantes : Pandas offre une gestion facile des données manquantes, représentées par `NaN`, `NA` ou `NaT`, dans les données à virgule flottante et non à virgule flottante. - Mutabilité de taille : Les colonnes peuvent être insérées et supprimées des objets DataFrame et d'objets de dimension supérieure, permettant une manipulation dynamique des données. - Alignement des données : L'alignement automatique et explicite des données garantit que les objets peuvent être alignés sur un ensemble d'étiquettes, facilitant des calculs précis. - Opérations de regroupement : Une fonctionnalité de regroupement puissante et flexible permet des opérations de division-application-combinaison sur les ensembles de données pour l'agrégation et la transformation des données. - Conversion de données : Simplifie la conversion de données indexées différemment dans d'autres structures de données Python et NumPy en objets DataFrame. - Indexation et sous-ensemble : Fournit une découpe intelligente basée sur des étiquettes, un indexage sophistiqué et un sous-ensemble de grands ensembles de données. - Fusion et jointure : Facilite la fusion et la jointure intuitives des ensembles de données. - Restructuration et pivotement : Offre une restructuration et un pivotement flexibles des ensembles de données. - Étiquetage hiérarchique : Prend en charge l'étiquetage hiérarchique des axes, permettant plusieurs étiquettes par graduation. - Outils d'E/S robustes : Inclut des outils robustes pour charger des données à partir de fichiers plats (CSV et délimités), de fichiers Excel, de bases de données, et pour sauvegarder/charger des données au format HDF5 ultra-rapide. - Fonctionnalité de séries temporelles : Fournit des fonctionnalités spécifiques aux séries temporelles, y compris la génération de plages de dates, la conversion de fréquences, les statistiques de fenêtres mobiles, et le décalage et le retard de dates. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Pandas répond aux défis de l'analyse de données en offrant une suite complète d'outils qui simplifient le processus de manipulation, de nettoyage et d'analyse des données. Ses structures de données et fonctions intuitives permettent aux utilisateurs d'effectuer des opérations complexes avec un minimum de code, améliorant la productivité et permettant une gestion efficace de grands ensembles de données. En fournissant une intégration transparente avec d'autres bibliothèques et outils Python, Pandas sert de pierre angulaire pour les flux de travail en science des données, permettant aux utilisateurs d'extraire des insights et de prendre des décisions basées sur les données de manière efficace.

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Sergio P.
SP
Sergio P.
12/09/2025
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Source de l'avis : Organique
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Manipulation de données intuitive et puissante pour chaque analyste

|pandas python
Ce que j'aime le plus chez pandas, c'est à quel point il rend la manipulation des données intuitive et puissante. Sa structure DataFrame semble naturelle à utiliser, presque comme manipuler une feuille Excel mais avec toute la flexibilité de Python. Des opérations qui prendraient des dizaines de lignes en Python brut—comme le nettoyage de jeux de données, la fusion de tables, le filtrage, le regroupement ou le calcul de statistiques—peuvent être effectuées en une ou deux lignes seulement avec pandas. J'apprécie également à quel point pandas s'intègre bien avec l'ensemble de l'écosystème de données Python, en particulier NumPy, Matplotlib et scikit-learn. Ce flux de travail sans faille fait de pandas un outil essentiel pour tout projet de science des données ou d'analyse.
Chiradeep B.
CB
Chiradeep B.
Senior Software Engineer at Tata Consultancy Services
09/16/2025
Évaluateur validé
Source de l'avis : Organique
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Python pour l'analyse de données en utilisant Pandas

|pandas python
Créé des visualisations et des rapports en utilisant des bibliothèques Python étendues, Pandas, Numpy, Matplotlib.
Luca P.
LP
Luca P.
CTO - Growth Marketer full stack #MarTech | ⚡️ SaaS Advisor
07/04/2025
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Source de l'avis : Invitation G2
Traduit à l'aide de l'IA

Centre d'analyse de données pour Python

|pandas python
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.

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Qu'est-ce que pandas python ?

Pandas is a powerful and widely-used open-source data analysis and manipulation library for Python. It provides data structures such as DataFrame and Series, which facilitate the handling of structured data with ease and efficiency. Pandas offers tools for data cleaning, aggregation, and transformation, making it essential for data science and engineering tasks. The library is highly optimized for performance and works seamlessly with other data-centric Python libraries like NumPy and Matplotlib.

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