1. A propos du cours

1. Auteur : Pr. Youssef Ouassit
2. Type : Support de cours universitaire spécialisé / Document PDF complet sur la bibliothèque Pandas
3. Langue : Français
4. Licence : Document pédagogique hébergé sur le site de la Faculté des Sciences Aïn Chock (FSAC), Université Hassan II de Casablanca (usage académique présumé).

2. Prérequis

1. Maîtrise des bases de Python (types de données, structures de contrôle, fonctions).
2. Connaissance des bibliothèques NumPy et Matplotlib (recommandée, car Pandas s'appuie sur elles).
3. Familiarité avec les concepts de base de l'analyse de données et des statistiques descriptives.
4. Compréhension des structures de données tabulaires (lignes, colonnes, index).

3. Publique cible

Ce cours s'adresse aux étudiants en sciences des données, informatique, statistiques ou économie (niveau Licence avancé ou Master), ainsi qu'aux professionnels en reconversion et aux analystes, chercheurs ou ingénieurs de tout domaine (biologie, finance, marketing, ingénierie) qui ont besoin de manipuler, nettoyer, analyser et visualiser des données structurées de manière efficace et reproductible avec Python. C'est la porte d'entrée vers la Data Science.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur avec une capacité de traitement suffisante pour manipuler des jeux de données de taille moyenne.

4.2 Outils logiciels

1. Une distribution Python avec Pandas, NumPy et Matplotlib installées (via Anaconda ou pip install pandas numpy matplotlib).
2. Un environnement de développement interactif : Jupyter Notebook ou JupyterLab est l'outil de prédilection pour l'analyse exploratoire avec Pandas.
3. Éventuellement un IDE comme VS Code ou PyCharm.

5. Champs d'applications

1. Data Science et Analyse Business : Exploration et analyse de données clients, ventes, opérations.
2. Finance : Analyse de séries temporelles de prix, calculs de rendements, gestion de portefeuilles.
3. Recherche Scientifique : Traitement et analyse de données expérimentales ou d'observations.
4. Journalisme de Données : Nettoyage et préparation de jeux de données publics pour la création d'histoires.
5. Automatisation de Rapports : Génération automatisée de tableaux croisés et de graphiques à partir de données brutes.

6. Courte description

Ce cours complet est dédié à Pandas, la bibliothèque Python incontournable pour la manipulation et l'analyse de données. Il couvre en profondeur les deux structures de données fondamentales – les Series (séries unidimensionnelles) et les DataFrames (tableaux bidimensionnels) – ainsi que toutes les opérations essentielles : lecture/écriture de fichiers (CSV, Excel, JSON), sélection et filtrage, nettoyage, agrégation, fusion et visualisation intégrée.

7. Longue description du cours

Rédigé par le Pr. Youssef Ouassit, ce support de cours se présente comme un guide méthodique et pratique pour maîtriser Pandas, l'outil central de la pile de data science en Python. Il adopte une approche progressive, partant des concepts de base pour aller vers des opérations avancées, en mettant toujours l'accent sur l'application pratique à travers des exemples concrets de données.

Introduction : Pourquoi Pandas ?

Le cours commence par justifier l'utilisation de Pandas face aux limitations des listes, dictionnaires ou NumPy pour la manipulation de données réelles (hétérogènes, manquantes, indexées, de grande taille). Il présente Pandas comme une surcouche offrant une sémantique de haut niveau proche de celle de R ou de SQL, tout en restant performante grâce à son moteur NumPy.

Chapitre 1 : Les Objets Fondamentaux - Series et DataFrames

Ce chapitre pose les bases structurelles :

• Les Series : Présentées comme des tableaux 1D étiquetés. Le cours explique la création à partir de listes, dictionnaires ou arrays NumPy, et l'importance de l'index (étiquettes des lignes) qui permet un accès sémantique aux données (par étiquette) et pas seulement par position.
• Les DataFrames : Le cœur de Pandas. Décrits comme des tableaux 2D étiquetés, avec des lignes indexées et des colonnes nommées. Le cours montre différentes méthodes de création (à partir de dictionnaires, listes de listes, fichiers externes). Il insiste sur l'analogie avec une feuille de calcul Excel ou une table de base de données.
• Attributs essentiels : .shape, .index, .columns, .dtypes (types des colonnes), .info(), .head()/.tail() pour un aperçu rapide.

Chapitre 2 : Chargement et Sauvegarde des Données (I/O)

Un chapitre crucial pour travailler avec des données réelles :

• Lecture depuis des fichiers CSV : Fonction pd.read_csv() avec ses nombreux paramètres pour gérer les délimiteurs, les en-têtes, l'encodage, les valeurs manquantes, etc.
• Lecture/écriture depuis Excel : pd.read_excel() et .to_excel().
• Autres formats : JSON (pd.read_json()), HTML (extraction de tables depuis des pages web), et même bases de données SQL via pd.read_sql().
• Sauvegarde des résultats : Méthodes .to_csv(), .to_excel(), etc.

Chapitre 3 : Sélection, Indexation et Filtrage des Données

C'est l'une des parties les plus importantes, couvrant les multiples façons d'accéder aux sous-ensembles de données :

• Indexation par étiquette (label-based) : .loc[] pour sélectionner par nom de ligne et/ou de colonne. Support du slicing et des listes d'étiquettes.
• Indexation par position (integer-based) : .iloc[] pour sélectionner par indices numériques (comme pour les listes/NumPy).
• Indexation directe sur les colonnes : Accès à une colonne comme un attribut (df.colonne) ou via un dictionnaire (df['colonne']).
• Filtrage booléen (conditionnel) : Technique puissante pour sélectionner les lignes répondant à une condition (ex: df[df['Age'] > 30]). Combinaison de conditions avec les opérateurs & (et), | (ou), ~ (non).
• Fonctions utiles : .isin() pour filtrer sur une liste de valeurs, .query() pour un filtrage avec une syntaxe de type chaîne de caractères.

Chapitre 4 : Nettoyage et Préparation des Données (Data Wrangling)

Le cours aborde les tâches indispensables de prétraitement, qui occupent souvent la majorité du temps d'un projet :

• Gestion des données manquantes (NaN) : Détection avec .isna(), .notna(). Traitement : suppression avec .dropna() ou remplacement avec .fillna() (par une valeur constante, une moyenne, un forward/backward fill).
• Suppression des doublons : .drop_duplicates().
• Remplacement de valeurs : .replace().
• Renommage des colonnes/lignes : .rename().
• Modification des types de données : .astype().
• Création et transformation de colonnes : Utilisation d'opérations vectorisées (comme avec NumPy) ou de la méthode .apply() pour appliquer une fonction personnalisée à une colonne ou une ligne.

Chapitre 5 : Agrégation et Regroupement (GroupBy)

Une fonctionnalité phare de Pandas pour la synthèse d'information :

• Opérations statistiques descriptives : Méthodes .sum(), .mean(), .median(), .std(), .min(), .max(), .count(), .describe() (résumé complet). Applicables sur l'ensemble du DataFrame ou sur des colonnes spécifiques.
• Regroupement (GroupBy) : Concept puissant de "split-apply-combine".
  1. Split : Grouper les données selon les valeurs d'une ou plusieurs colonnes clés avec .groupby('colonne').
  2. Apply : Appliquer une fonction d'agrégation (sum, mean, etc.) à chaque groupe.
  3. Combine : Combiner les résultats en un nouveau DataFrame.
• Agrégations multiples : Utilisation de .agg() pour appliquer différentes fonctions à différentes colonnes en une seule opération.
• Tableaux croisés (pivot_table) : Création de tableaux de synthèse multidimensionnels, similaires aux tableaux croisés dynamiques d'Excel.

Chapitre 6 : Fusion, Jointure et Concatenation de DataFrames

Pour combiner des données provenant de différentes sources :

• Concaténation : pd.concat() pour empiler des DataFrames verticalement (ajout de lignes) ou horizontalement (ajout de colonnes).
• Fusion (merge) : pd.merge() ou la méthode .merge() pour joindre deux DataFrames sur une ou plusieurs clés communes, similaire aux jointures SQL (inner, outer, left, right). C'est essentiel pour enrichir un jeu de données.

Chapitre 7 : Séries Temporelles et Visualisation

Le cours conclut par deux aspects avancés :

• Manipulation de séries temporelles : Introduction aux fonctionnalités de Pandas pour les données datées (conversion en datetime avec pd.to_datetime(), indexation temporelle, resampling).
• Visualisation intégrée : Présentation de l'API de tracé de Pandas, qui s'appuie sur Matplotlib mais simplifie la création de graphiques courants directement depuis les DataFrames et Series : .plot() (lignes, barres, histogrammes, nuages de points, etc.).

En résumé, ce cours est une ressource exhaustive et pratique pour devenir autonome avec Pandas. Il transforme l'apprenant d'un utilisateur occasionnel de scripts en un data analyste capable de prendre en charge un projet complet de données, de l'importation brute à la production d'analyses et de visualisations exploitables, en passant par toutes les étches critiques de nettoyage et de transformation.

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