Ce cours avancé de Pandas se penche sur la manipulation de la date et du temps, en abordant les objets Timestamps, DatetimeIndex et pd.date_range pour une gestion efficace des séries chronologiques.
Analyse de données et Visualisation des données avec Pandas
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Analyse de données et Visualisation des données avec Pandas
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse de données avec Pandas et Python
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
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4.8
(16 avis)
niveau Avancées
Expérience recommandée
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Démontrer la maîtrise de l'exportation et de l'importation de données aux formats CSV et Excel à l'aide de Pandas.
Créer et personnaliser des visualisations de données en cours d'utilisation Matplotlib pour présenter efficacement des insights.
Ajustez les réglages et les paramètres de Pandas afin d'optimiser l'analyse des données pour des besoins spécifiques.
Appliquer les techniques avancées de Pandas pour rationaliser les flux de données et améliorer l'efficacité du traitement et de l'analyse des données.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Détails à connaître
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6 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, nous allons explorer comment manipuler les dates et les heures dans Pandas, en commençant par une introduction aux concepts et un examen du module datetime de Python. Vous apprendrez à utiliser les objets Timestamp et DatetimeIndex pour manipuler les données date-heure et à créer des plages de données à l'aide de la fonction pd.date_range. Nous aborderons l'accès aux propriétés de date et d'heure à l'aide de l'attribut dt, la sélection de lignes de DataFrame en fonction d'index de date et d'heure, et l'exécution d'opérations arithmétiques basées sur le temps à l'aide de l'objet DateOffset. En outre, vous maîtriserez les décalages de date spécialisés et comprendrez le concept de timedeltas pour représenter des durées de temps.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, nous allons explorer les opérations d'entrée et de sortie dans Pandas, en commençant par un aperçu des techniques essentielles d'échange de données. Vous apprendrez à exporter des DataFrames vers des fichiers CSV, un format courant pour le partage de données. Nous vous guiderons dans l'installation de la bibliothèque openpyxl pour permettre la lecture et l'écriture de fichiers Excel dans Pandas. En outre, vous maîtriserez l'importation de données de fichiers Excel dans Pandas et l'exportation de DataFrames vers Excel pour un reporting et un partage de données efficaces.
Inclus
5 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons nous plonger dans les techniques de Visualisation des données à l'aide de Pandas et Matplotlib. Vous commencerez par installer la bibliothèque Matplotlib, un outil crucial pour créer diverses visualisations en Python. Nous explorerons la méthode de tracé dans Pandas pour les tracés linéaires de base et démontrerons comment modifier l'esthétique des tracés à l'aide de modèles. En outre, vous apprendrez à créer des Graphiques à barres pour comparer des groupes ou suivre des changements dans le temps, et à construire des Graphiques circulaires pour afficher efficacement les proportions d'un tout.
Inclus
5 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous allons explorer comment personnaliser le comportement et la sortie de Pandas grâce à diverses options et paramètres. Vous apprendrez à modifier les options de Pandas à l'aide d'attributs, en ajustant les paramètres pour répondre à différents besoins d'analyse. Nous verrons également comment modifier les options à l'aide de fonctions, offrant ainsi une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle sur votre environnement d'analyse des données. En outre, vous comprendrez l'option de précision pour contrôler la précision d'affichage de sortie des nombres à virgule flottante, assurant ainsi la clarté et la lisibilité des données.
Inclus
4 vidéos1 devoir
Dans ce module, nous conclurons le cours en résumant les concepts et techniques clés que vous avez appris. Nous renforcerons l'ensemble des compétences que vous avez acquises en matière d'analyse des données avec Pandas et Python, en vous donnant un dernier aperçu et en vous encourageant à poursuivre votre apprentissage et à appliquer ces compétences dans des scénarios du monde réel.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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SS
5
Révisé le 29 janv. 2025
Excellent and easily understandable. Gain lot from this course and now work on python
MT
5
Révisé le 25 janv. 2025
one word that really describe this course is '' wow''
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