Skip to content
Analyse de données et visualisation en Python : Un guide pas à pas pour les économistes

Analyse de données et visualisation en Python : Un guide pas à pas pour les économistes

Dans le domaine de l'économie, les données sont la boussole qui guide les décisions. Mais les données brutes, dans leur forme brute, sont comme un diamant brut. Python, avec ses vastes outils, agit comme le bijoutier qualifié, transformant ces données en informations précieuses.

Que vous soyez un économiste chevronné ou que vous débutiez tout juste, ce guide vous guidera à travers le processus d'analyse et de visualisation des données à l'aide de Python, avec des exemples pratiques et des codes d'exemple.

Qu'est-ce que l'analyse de données et la visualisation ?

Avant de plonger dans le code, mettons en place le contexte :

L'analyse de données est le processus d'examen de jeux de données pour en tirer des conclusions basées sur les informations qu'ils contiennent. Pensez-y comme un travail de détective, où vous assemblez des indices à partir des données.

La visualisation de données est l'art de représenter visuellement des données, comme un graphique ou un diagramme, pour aider les gens à comprendre la signification des données.

Utilisation de PyGWalker pour l'analyse de données et la visualisation en Python pour les économistes

Dans le paysage en constante évolution des outils d'analyse de données, PyGWalker se distingue comme un outil unique et puissant. Conçu pour transformer votre DataFrame pandas en une interface utilisateur de type Tableau, il offre une expérience fluide pour l'analyse visuelle.

Qu'est-ce que PyGWalker ?

PyGWalker, prononcé de manière ludique comme "Pig Walker", est l'abréviation de "Python Binding of Graphic Walker". C'est un pont entre Jupyter Notebook et Graphic Walker, une alternative open-source à Tableau. Avec PyGWalker, les data scientists peuvent analyser des données et visualiser des schémas avec des opérations simples de glisser-déposer, ce qui en fait un outil parfait pour les économistes qui veulent plonger profondément dans leurs ensembles de données sans se perdre dans un code complexe.

Configuration de PyGWalker

Commencer avec PyGWalker est un jeu d'enfant :

  1. Installation :
pip install pygwalker
  1. Utilisation dans Jupyter Notebook :
import pandas as pd
import pygwalker as pyg
 
df = pd.read_csv('./your_data_file.csv')
walker = pyg.walk(df)
  1. Analyse interactive : Une fois que vous avez chargé votre DataFrame, PyGWalker fournit une interface utilisateur de type Tableau. Vous pouvez faire glisser et déposer des variables, changer les types de graphiques et même enregistrer vos résultats d'exploration dans un fichier local.

Principales caractéristiques de PyGWalker

  • Polyvalence : Que vous utilisiez des DataFrames pandas ou polars, PyGWalker a tout ce qu'il vous faut.

  • Visualisation interactive : Des graphiques de dispersion aux graphiques linéaires, créez une variété de visualisations avec des actions simples de glisser-déposer.

  • Affichage en facettes : Divisez vos visualisations par des valeurs ou des dimensions spécifiques, comme vous le feriez avec Tableau.

  • Affichage de tableau de données : Examinez votre DataFrame sous forme de tableau et configurez des types d'analyse et sémantiques.

  • Sauvegarde et partage : Sauvegardez vos résultats d'exploration et partagez-les avec des collègues ou pour des présentations.

Pour une plongée plus approfondie dans PyGWalker et ses capacités, vous pouvez visiter leur documentation officielle (opens in a new tab) ou consulter le dépôt GitHub (opens in a new tab).

Utiliser PyGWalker pour l'analyse de données et la visualisation de données pour les économistes (opens in a new tab)

Exemples Python pour l'analyse de données et la visualisation pour les économistes

Maintenant, passons aux exemples pratiques !

Exemple 1 : Analyse des données du PIB avec Pandas

Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires

import pandas as pd

Étape 2 : Charger les données du PIB

gdp_data = pd.read_csv('path_to_gdp_data.csv')

Étape 3 : Obtenir un aperçu rapide des données

print(gdp_data.head())

Étape 4 : Calculer le PIB moyen

average_gdp = gdp_data['GDP'].mean()
print(f"Le PIB moyen est : {average_gdp}")

Exemple 2 : Visualisation des taux d'inflation avec Matplotlib

Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires

import matplotlib.pyplot as plt

Étape 2 : Charger les données d'inflation

inflation_data = pd.read_csv('path_to_inflation_data.csv')

Étape 3 : Tracer les données

plt.plot(inflation_data['Year'], inflation_data['Inflation Rate'])
plt.title('Taux d\'inflation au fil des ans')
plt.xlabel('Année')
plt.ylabel('Taux d\'inflation')
plt.show()

Exemple 3 : Visualisation avancée avec Seaborn

Seaborn rend la visualisation de données belle et les visualisations complexes faciles. Visualisons la corrélation entre le PIB et

le taux de chômage.

Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires

import seaborn as sns

Étape 2 : Charger les données combinées

combined_data = pd.read_csv('path_to_combined_data.csv')

Étape 3 : Créer un diagramme de dispersion avec une ligne de régression

sns.regplot(x='GDP', y='Unemployment Rate', data=combined_data)
plt.title('Corrélation entre le PIB et le taux de chômage')
plt.show()
📚

Exemple 4 : Analyse de séries temporelles avec Python

L'analyse de séries temporelles est cruciale pour les économistes car elle nous permet de comprendre les tendances au fil du temps, que ce soit les prix des actions, la croissance du PIB ou les taux de chômage.

Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Étape 2 : Charger les données de séries temporelles

time_series_data = pd.read_csv('path_to_time_series_data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

Étape 3 : Tracer les données pour visualiser les tendances

time_series_data.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('Données de séries temporelles au fil des ans')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Valeur')
plt.show()

Exemple 5 : Visualisation interactive de données avec Plotly

Pour les présentations ou les publications en ligne, les graphiques interactifs peuvent faire la différence. Voyons comment les créer avec Plotly.

Étape 1 : Installer et importer Plotly

!pip install plotly
import plotly.express as px

Étape 2 : Créer un diagramme de dispersion interactif

fig = px.scatter(combined_data, x='GDP', y='Unemployment Rate', title='Graphique interactif du PIB vs. le taux de chômage')
fig.show()

Conclusion

À l'ère numérique, les données sont le nouvel or. Mais comme l'or brut, il faut le raffiner pour en révéler sa vraie valeur. Avec Python à la barre, les économistes disposent d'une boîte à outils remplie d'outils. Des visualisations de base avec Matplotlib aux tableaux de bord interactifs avec PyGWalker, les possibilités sont infinies. Que vous soyez un économiste chevronné ou un passionné de données débutant, plongez dans le monde de l'analyse de données propulsée par Python. Les idées que vous découvrirez pourraient bien être le changement de paradigme que vous recherchiez. Bonne analyse !

Foire aux questions (FAQ)

  1. Pourquoi Python est-il préféré pour l'analyse de données et la visualisation en économie ? Python est un langage de programmation polyvalent et puissant avec un écosystème riche de bibliothèques adaptées à l'analyse de données et à la visualisation. Sa simplicité et sa lisibilité le rendent accessible tant aux débutants qu'aux experts. De plus, la communauté active assure des mises à jour continues, un soutien et de nouveaux outils adaptés à différentes tâches, y compris celles spécifiques à l'économie.

  2. Comment commencer avec Python si je n'ai aucune expérience en programmation ? Commencer avec Python est relativement facile. Commencez par les bases du langage, telles que la syntaxe, les types de données et les opérations de base. Une fois que vous êtes à l'aise, plongez dans les bibliothèques comme Pandas et Matplotlib. Il existe de nombreux cours en ligne, tutoriels et livres disponibles qui s'adressent aux débutants.

  3. Y a-t-il d'autres bibliothèques ou outils que je devrais connaître pour une analyse économique avancée des données ? Absolument ! Outre Pandas, Matplotlib et Seaborn, il existe des bibliothèques comme Statsmodels pour les tâches d'économétrie, Scikit-learn pour l'apprentissage automatique, PyGWalker pour la visualisation de données de type Tableau et NumPy pour les opérations numériques. Pour les grands ensembles de données, des outils comme Dask peuvent être bénéfiques. Gardez toujours un œil sur la communauté Python pour découvrir de nouvelles bibliothèques émergentes.

📚