DataFrame en français

Simon Moisselin -

Qu'est-ce qu'un DataFrame ?

Le DataFrame est un élément fondamental du module Pandas en Python, servant à l'importation et à la manipulation des données. Ce type de structure de données est comparable à une table dans une base de données, où les informations sont rangées en lignes et en colonnes.

De nombreuses fonctions de Pandas, comme .read_csv(), génèrent des objets DataFrame. Par ailleurs, certaines fonctions prennent des DataFrame en tant que paramètres, et la plupart des opérations fournies par Pandas se basent sur cet objet.

Méthodes et propriétés d'un DataFrame

Voici un récapitulatif de quelques méthodes et propriétés clés que vous pourrez utiliser avec les DataFrames :

  • DataFrame.apply() : Cette méthode permet d'appliquer une fonction sur un axe donné du DataFrame.
  • DataFrame.at[] : Elle sert à récupérer une valeur spécifique en fonction des étiquettes de ligne et de colonne.
  • DataFrame.columns : Représente les étiquettes de colonnes du DataFrame.
  • DataFrame.copy() : Cette méthode renvoie une copie du DataFrame ou de la série.
  • DataFrame.drop() : Utilisée pour supprimer des lignes ou des colonnes en se basant sur les noms des colonnes ou des index.
  • DataFrame.dropna() : Retourne un DataFrame après avoir éliminé les lignes ou colonnes contenant des valeurs manquantes (NA).
  • DataFrame.drop_duplicates() : Enlève les lignes dupliquées du DataFrame.
  • DataFrame.fillna() : Permet de remplacer les valeurs NA par une valeur définie.
  • DataFrame.groupby() : Regroupe le DataFrame en utilisant un mappage ou une série de colonnes, et retourne un objet GroupBy.
  • DataFrame.index : Représente les étiquettes de lignes du DataFrame.
  • DataFrame.insert() : Insère une nouvelle colonne à une position précise dans le DataFrame.
  • DataFrame.isna() : Vérifie si des objets dans le DataFrame ou la série contiennent des valeurs nulles ou manquantes.
  • DataFrame.loc : Permet d'accéder à des lignes ou colonnes particulières du DataFrame.
  • DataFrame.pop() : Supprime une colonne spécifiée du DataFrame.
  • DataFrame.replace() : Renvoie un DataFrame après modification de certaines valeurs.
  • DataFrame.reset_index() : Réinitialise l'index de manière continue.
  • DataFrame.shape : Indique le nombre de lignes et de colonnes sous forme de tuple.
  • DataFrame.sort_values() : Trie les valeurs selon une ou plusieurs colonnes choisies.
  • DataFrame.tail() : Renvoie les dernières n lignes du DataFrame.

Utilisation des DataFrames pour créer un site web ou une startup

Les DataFrames sont un outil puissant pour quiconque s'aventure dans le développement de sites web ou de startups. Par exemple, si vous souhaitez créer un site de e-commerce, vous pouvez utiliser un DataFrame pour gérer votre inventaire. Chaque ligne du DataFrame pourrait représenter un produit, avec des colonnes pour les attributs tels que le nom du produit, le prix, la quantité en stock, et les évaluations des utilisateurs.

Une approche courante pourrait consister à charger les données depuis un fichier CSV avec .read_csv(), à manipuler ces données pour effectuer des analyses, et finalement à les stocker dans une base de données. Cela facilite également le déploiement de ces données sur des systèmes de gestion de contenu (CMS) ou au sein d'applications web, rendant les interactions avec vos utilisateurs plus dynamiques et réactives.