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pandas : séries, dataframes, chargement de csv

pandas facilite la manipulation de données sous forme de tableaux (dataframes).

objectifs

  • créer séries et dataframes
  • charger un csv
  • afficher et explorer les données

explication détaillée

  • pd.Series pour une colonne
  • pd.DataFrame pour un tableau
  • pd.read_csv("fichier.csv") pour charger
  • .head(), .info(), .describe()

exemples exécutables

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "nom": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35]
})
print(df.head())

# charger un csv
# df = pd.read_csv("data.csv")

bonnes pratiques

  • vérifier les types avec .dtypes
  • manipuler les index si besoin

pièges courants

  • erreurs d’encodage en lecture
  • colonnes mal typées (ex: chiffres lus en str)

exercices

  1. créer un dataframe avec 3 colonnes et 5 lignes.
  2. charger un csv et afficher les 10 premières lignes.
  3. afficher les statistiques descriptives d’une colonne numérique.

Sujets abordés