Pandas Avancé

Objectifs

Exploiter la librairie Pandas du langage Python pour traiter vos problématiques et projets en Data Science

Programme de la formation

- Tour d'horizon de la librairie Pandas
Vous utilisez Pandas pour vos analyses de données ou vos projets de Data Science, mais vous n'en maîtrisez pas tous les aspects ? Ce tour d'horizon vous permettra d'identifier toutes les possibilités qu'offre cette librairie. Par un exercice guidé, vous pourrez revoir les notions de bases pour l'utilisation de Pandas, des notions de visualisation de données avec Matplotlib, Pandas et Seaborn

• Rappels sur les notions de bases de Pandas
• Lecture de fichiers de données (csv, excel, SQL, parquet)
• Description du jeu de données et analyse statistique simple
• Implémenter des analyses et des visualisations différentes en fonction du type de données
• Gestion des données manquantes
• Manipulation de dates pour les Time Series
• Gestion des chaînes de caractères
• Mise en place des bonnes pratiques en Data Science

- Maîtriser les subtilités des groupbys
Les groupbys peuvent vous permettre de mieux appréhender les modalités dans votre jeu de données.

• Groupby à simple indice avec les fonctions d'agrégations classiques
• Personnalisation des fonctions d'agrégations
• Groupby à multiples indices
• Différence entre les fonctions apply et transform
• Rappels sur les fonctions anonymes

- Tables pivots et tableaux croisés
Vous verrez par le biais de nombreux exemples et exercices, l‘intérêt des tables pivots et des tableaux croisés pour une représentation différente des jeux de données.

• Fonctions d'agrégation et tables pivots
• Matrice de contingence
• Tableaux croisés

- Jointure de tables
Pour joindre des tables, il est possible de procéder par indice ou par colonne.

• Notions d'axes
• Concaténation
• Merge selon une ou plusieurs clés
• Jointure par rapport aux indices

- Atelier de mise en pratique sur une journée
Toutes les notions vues précédemment seront mises en pratique lors d'une journée de travaux pratiques sur un problème d'analyse de données complet mettant en œuvre les bonnes pratiques à utiliser en Data Science.

- Accélération du calcul avec Pandas
Vous verrez quelles sont les librairies qui vous permettent de faire du multiprocessing avec Pandas

• Boucler sur les lignes et les colonnes
• Revenir aux basiques avec NumPy
• Exemples avec la librairie Modin
• Exemples avec la librairie Numba

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

21 heures en centre, 35 heures hebdomadaires

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation<a href="https://www.datavalue.fr/formation-python-bases-introduction-librairies-scientifiques" target="" rel="">Python – Bases et introduction aux librairies scientifiquesou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Modalités d'accès

formation entièrement présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 - Labège

Responsable :
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contact sur la formation

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe :
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe : 0972567567
Site web :
Contacter l'organisme

du 15/09/2025 au 17/09/2025
débutant le : 15/09/2025

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
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