Python pour la science des données : introduction pour débutants

Python pour la science des données : guide du débutant

Ce guide présente le rôle de Python dans la science des données et fournit un didacticiel pratique utilisant pandas, NumPy et Matplotlib. Nous construirons un projet simple de science des données pour consolider votre compréhension.

Pourquoi choisir Python pour la science des données ?

La syntaxe claire de Python, ses bibliothèques étendues et sa grande communauté active le rendent idéal pour les tâches de science des données. De l'analyse et de la visualisation des données à la création de modèles d'apprentissage automatique, Python propose des outils efficaces et accessibles.

Présentation de pandas, NumPy et Matplotlib

Trois bibliothèques Python principales alimentent les flux de travail de science des données :

• pandas : Maîtrisez la manipulation et l'analyse des données. Lisez, écrivez et transformez facilement des données structurées (comme des fichiers CSV et des feuilles de calcul). Les structures de données clés sont les DataFrames (données tabulaires) et les séries (colonnes uniques).

• NumPy : La base du calcul numérique. Gère efficacement les tableaux multidimensionnels, fournissant des fonctions mathématiques pour l’algèbre linéaire et l’analyse statistique. Ses ndarray capacités d'objet et de diffusion sont particulièrement puissantes.

• Matplotlib : Créez des visualisations de données convaincantes. Générez divers graphiques et tracés (graphiques linéaires, graphiques à barres, nuages ​​de points, etc.) pour représenter visuellement les informations sur les données. Il s'intègre parfaitement aux pandas et à NumPy.

Ensemble, ces bibliothèques fournissent une boîte à outils complète.

Démarrage

Prérequis :

• Installez Python.
• Choisissez un éditeur de code (VS Code ou Jupyter Notebook recommandé).

Installation :

Utilisez pip pour installer les bibliothèques : pip install pandas numpy matplotlib

Vérifiez l'installation en important en Python :

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

Consultez la documentation officielle pour une aide supplémentaire : pandas, NumPy, Matplotlib.

Un projet simple de science des données : analyse des données cinématographiques

Objectif : Analyser et visualiser les données d'un film à partir d'un fichier CSV.

Téléchargez le fichier CSV : [lien vers le fichier CSV]

Configuration de l'environnement :

1. Créez un nouveau projet Python.
2. Ouvrez Jupyter Notebook ou votre éditeur préféré.

1. Charger et inspecter les données avec des pandas :

<code class="language-python">import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview</code>

2. Manipulation de données avec des pandas :

Filtrer les films sortis après 2000 :

<code class="language-python"># Filter movies released after 2000
recent_movies = movies[movies['release_year'] > 2000]

# Sort by release year
recent_movies_sorted = recent_movies.sort_values(by='release_year')
recent_movies_sorted</code>

3. Analyse des données avec NumPy :

Calculez la note moyenne du film :

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

4. Visualisation des données avec Matplotlib :

Créez un graphique à barres affichant les notes moyennes par genre :

<code class="language-python">import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview</code>

Conseils et ressources d'apprentissage

• Commencez petit : Entraînez-vous d'abord avec des ensembles de données plus petits.
• Expérience :Modifiez les exemples pour explorer différents scénarios.
• Ressources communautaires : Utilisez Stack Overflow et d'autres forums.
• Projets pratiques : Construisez vos propres projets (par exemple, analyse de données météorologiques).
• Ressources utiles :
  • Automatisez les choses ennuyeuses avec Python
  • Python.org
  • Cours d'analyse de données FreeCodeCamp avec Python
  • Ensembles de données Kaggle

Conclusion

La maîtrise de Pandas, NumPy et Matplotlib fournit une base solide pour votre parcours en science des données. Entraînez-vous de manière cohérente, explorez les ressources et appréciez le processus !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!