pandas

Data

Manipulation des données

Aperçu pandas

Pandasest la bibliothèque Python incontournable pour la manipulation et l'analyse des données. Il introduit deux structures de données principales – Series et DataFrame – qui facilitent le chargement, la transformation, le filtrage, le regroupement, la fusion et l'exportation de données tabulaires. Que vous nettoyiez un fichier CSV, exécutiez des agrégations ou prépariez des données pour un modèle d'apprentissage automatique,Pandassimplifie considérablement la tâche.

L’exécution dePandasdansPyRunne nécessite aucune configuration. La bibliothèque est précompilée dans la distributionPyodideWebAssemblyet est importée automatiquement lorsque votre code l'utilise. Vous pouvez coller un scriptPandas, appuyer sur Exécuter et voir le résultat instantanément, le tout dans l'onglet de votre navigateur, sans dépendances à gérer.

Sortie de code et d'exécution

Filtrage, regroupement et agrégation de données tabulaires.

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana'],
    'Age': [24, 27, 22, 32],
    'Score': [85, 92, 78, 95],
    'City': ['NYC', 'London', 'Berlin', 'Tokyo'],
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n")
print(df)

print("\nAverage Score:", df['Score'].mean())
print("\nTop scorers (>80):")
print(df[df['Score'] > 80][['Name', 'Score']])

print("\nGrouped by City mean score:")
print(df.groupby('City')['Score'].mean())

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