Dans ce cours, nous allons voir comment créer nos propre données ainsi que la manière de travailler à partir de données déjà existantes.
Pour importer la librairie pandas, nous avons juste à entrer la ligne de commande suivante:
import pandasPandas utilise deux objets centraux: DataFrame et Series.
Une Dataframe est une table contenant des entrées individuelles, chacune ayant une certaine valeur. Chaque entrée correspond à une ligne et une colonne.
Par exemple, nous pouvons définir la DataFrame suivante:
pandas.DataFrame({'Yes': [50, 21], 'No': [131, 2]}) No Yes
0 131 50
1 2 21
Notez que les ensembles de valeurs définis pour chaque catégorie sont stockés sous forme de colonne de valeurs.
Les données que l'on peut passer en entrées ne sont pas limitées aux entiers. Nous pouvons par exemple utiliser à la place des chaînes de caractères:
pandas.DataFrame({'Alice': ["J'adore.", 'Minable.'], 'Bob': ['Sympa.', 'Quelconque.']}) Alice Bob
0 J'adore. Sympa.
1 Minable. Quelconque.
Nous utilisons le constructeur de DataFrame pour généer les objets voulus. L'object passé en paramètre est un dictionnaire ayant pour clés les noms des colonnes et pour valeur les listes correspondantes.
On peut observer que les valeurs données pour chaque lignes sont classées par un index débutant à 0. Il est égalmeent possible de définir des valeurs d'index plus explicite au besoin en définissant le paramètre index lors de la déclaration:
pandas.DataFrame({'Alice': ["J'adore.", 'Minable.'],
'Bob': ['Sympa.', 'Quelconque.']},
index=['Produit A', 'Produit B']) Alice Bob
Produit A J'adore. Sympa.
Produit B Minable. Quelconque.
Un objet Series peut être vu comme une séquence de valeurs. Plus simplement, si une DataFrame est considérée comme un tableau, une Series est plutôt une liste de valeurs.
Par exemple, dans sa forme la plus simple, nous pouvons définir l'objet tel que:
pandas.Series([1, 2, 3, 4, 5])Les Series sont utilisées comme des colonnes uniques comme celles définie dans une DataFrame. Nous pouvons donc y rattacher des valeurs d'indexes particulières ainsi que des noms pour définir les Series:
pandas.Series(["J'adore.", 'Minable.'], index=['Produit A', 'Produit B'], name='Alice')Produit A J'adore.
Produit B Minable.
Name: Alice, dtype: object
Les Series peuvent être définies indépendemment les unes des autres pour être ensuite rassemblées dans une DataFrame.
a_s = pandas.Series(["J'adore.", 'Minable.'], index=['Produit A', 'Produit B'], name='Alice')
b_s = pandas.Series(['Sympa.', 'Quelconque.'], index=['Produit A', 'Produit B'], name='Bob')
pandas.DataFrame({a_s.name: a_s, b_s.name: b_s}) Alice Bob
Produit A J'adore. Sympa.
Produit B Minable. Quelconque.
La librairie pandas permet de lire différents types de fichiers, cependant nous allons nous concentrer sur les fichiers de type csv (comma separated values). Pour rappel, un fichier csv est un fichier texte qui contient un tableau mis en forme par des virgules, démarquant les colonnes, et des sauts de ligne, pour indiquer les fins de lignes.
Champs 1,Champs 2,Champs 3
AA,21,9
B,34,1
C,11,11
Pour ouvrir ce fichier, nous allons utiliser la fonction read.csv de pandas qui lira le fichier et stockera son contenu dans une DataFrame.
df_vin = pandas.read_csv('./datasets/winemag-data-130k-v2.csv')En quelques instants, pandas va lire le fichier et classifier les données contenues dans différentes Series.
Nous pouvons maintenant accéder au contenu de la DataFrame stockée dans la variable df_vin. Par exemple, le paramètre shape rattaché à l'objet va nous indiquer la taille des données considérées.
df_vin.shape(129971, 14)
Soit 129971 lignes et 14 colonnes; il est également possible d'avoir un aperçu du contenu du tableau à l'aide de la fonction head.
df_vin.head() Unnamed: 0 country description \
0 0 Italy Aromas include tropical fruit, broom, brimston...
1 1 Portugal This is ripe and fruity, a wine that is smooth...
2 2 US Tart and snappy, the flavors of lime flesh and...
3 3 US Pineapple rind, lemon pith and orange blossom ...
4 4 US Much like the regular bottling from 2012, this...
designation points price province \
0 Vulkà Bianco 87 NaN Sicily & Sardinia
1 Avidagos 87 15.0 Douro
2 NaN 87 14.0 Oregon
3 Reserve Late Harvest 87 13.0 Michigan
4 Vintner's Reserve Wild Child Block 87 65.0 Oregon
region_1 region_2 taster_name \
0 Etna NaN Kerin O’Keefe
1 NaN NaN Roger Voss
2 Willamette Valley Willamette Valley Paul Gregutt
3 Lake Michigan Shore NaN Alexander Peartree
4 Willamette Valley Willamette Valley Paul Gregutt
taster_twitter_handle title \
0 @kerinokeefe Nicosia 2013 Vulkà Bianco (Etna)
1 @vossroger Quinta dos Avidagos 2011 Avidagos Red (Douro)
2 @paulgwine Rainstorm 2013 Pinot Gris (Willamette Valley)
3 NaN St. Julian 2013 Reserve Late Harvest Riesling ...
4 @paulgwine Sweet Cheeks 2012 Vintner's Reserve Wild Child...
variety winery
0 White Blend Nicosia
1 Portuguese Red Quinta dos Avidagos
2 Pinot Gris Rainstorm
3 Riesling St. Julian
4 Pinot Noir Sweet Cheeks
Nous entrerons davantage dans les détails concernant l'accés aux données stockées dans une DataFrame. Notez cependant que vous pouvez accéder aux entêtes des colones grâce à la fonction keys.
df_vin.keys()Index(['Unnamed: 0', 'country', 'description', 'designation', 'points',
'price', 'province', 'region_1', 'region_2', 'taster_name',
'taster_twitter_handle', 'title', 'variety', 'winery'],
dtype='object')
La fonction read_csv contient de nombreux paramètres optionnels pour améliorer la catégorisation des données dans la DataFrame. N'hésitez pas à consulter la documentation de Pandas pour plus d'informations sur les différentes fonctions vues par la suite.
C'est maintenant votre tour de vérifier vos acquis en réalisant les exercices suivants