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Quoi de neuf dans Pandas 2.0 ? Un guide complet sur les dernières fonctionnalités, les cas d'utilisation et les meilleures pratiques

Les scientifiques des données et les analystes du monde entier comptent sur Pandas, la puissante bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données. Avec la sortie de Pandas 2.0, les utilisateurs peuvent explorer de nouveaux horizons et améliorer leurs compétences grâce aux dernières fonctionnalités et aux meilleures pratiques.

Dans ce guide complet, nous explorerons les améliorations clés de Pandas 2.0, les astuces pour une meilleure utilisation et une gamme de cas d'utilisation dans le domaine de l'apprentissage automatique, des données de séries temporelles et de la visualisation des données.

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PyGWalker est un projet Python Open Source qui peut vous aider à accélérer le flux de travail d'analyse et de visualisation des données directement dans un environnement basé sur Jupyter Notebook.

PyGWalker (opens in a new tab) transforme votre DataFrame Pandas (ou Polars DataFrame) en une interface utilisateur visuelle où vous pouvez glisser-déposer des variables pour créer facilement des graphiques. Il vous suffit d'utiliser le code suivant :

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces cahiers en ligne :

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FAQ sur Pandas 2.0

Q1. Qu'est-ce que Pandas 2.0 ?

Pandas 2.0 est la dernière version de la populaire bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse des données. Il s'appuie sur les points forts des versions précédentes et introduit de nouvelles fonctionnalités pour faciliter et rendre plus efficace la manipulation des données.

Q2. Quelles sont les améliorations significatives de Pandas 2.0 ?

Pandas 2.0 apporte de nombreuses améliorations de performances, notamment une meilleure utilisation de la mémoire et une meilleure vitesse d'exécution des requêtes. La nouvelle version inclut également une prise en charge native des types de données nulles, ce qui permet d'effectuer des analyses de données plus rapides et plus flexibles.

Une autre fonctionnalité notable est l'intégration d'Apache Arrow en tant que format de mémoire par défaut, ce qui permet des transferts de données plus rapides et plus efficaces entre les systèmes.

Q3. Comment puis-je passer à Pandas 2.0 ?

Pour passer à Pandas 2.0, vous pouvez utiliser le gestionnaire de packages pip standard avec la commande :

pip install pandas --upgrade

Vous pouvez également télécharger la dernière version de la bibliothèque depuis le site officiel et l'installer manuellement.

Q4. Quels sont quelques cas d'utilisation de Pandas 2.0 ?

Pandas 2.0 est un outil polyvalent qui peut être utilisé dans une large gamme de cas d'utilisation, notamment :

  • Analyse et visualisation des données
  • Analyse des données de séries temporelles
  • Tâches d'apprentissage automatique
  • Manipulation et transformation des données
  • Gestion de grands ensembles de données pour des analyses efficaces

Q5. Quelles sont les meilleures pratiques pour utiliser Pandas 2.0 ?

Pour utiliser Pandas 2.0 de manière efficace, voici quelques meilleures pratiques à garder à l'esprit :

  • Utilisez des opérations vectorisées plutôt que des boucles pour des performances plus rapides
  • Évitez d'utiliser l'indexation en chaîne, ce qui peut entraîner des résultats imprévisibles
  • Exploitez la puissance des fonctions intégrées et externes pour une manipulation efficace des données
  • Choisissez les structures de données appropriées pour votre cas d'utilisation afin d'optimiser l'utilisation de la mémoire
  • Gérez les données manquantes ou nulles de manière appropriée en utilisant les nouvelles fonctionnalités de type de données nulles dans Pandas 2.0
  • Explorez la variété d'options de visualisation des données disponibles dans Pandas 2.0 pour des graphiques clairs et informatifs

Pandas 2.0 par rapport aux autres bibliothèques d'analyse de données

Bien que Pandas 2.0 soit un outil puissant, ce n'est pas la seule bibliothèque Python disponible pour l'analyse des données. D'autres options populaires incluent NumPy et SciPy, qui sont spécialisées dans les applications de calcul scientifique, et Scikit-Learn, qui se concentre sur les tâches d'apprentissage automatique.

Cependant, Pandas se distingue par sa capacité à gérer efficacement les données tabulaires, notamment la capacité à gérer des données manquantes ou incomplètes et la prise en charge des opérations de données basées sur les étiquettes des colonnes et des lignes.

En termes de performances, les améliorations de Pandas 2.0 ont amélioré sa vitesse et son efficacité, ce qui en fait un concurrent capable pour de nombreuses tâches d'analyse et de manipulation des données.

Comment améliorer les performances de Pandas 2.0

Bien que Pandas 2.0 présente des performances nettement améliorées par rapport aux versions précédentes, il existe encore des techniques que vous pouvez utiliser pour optimiser votre utilisation de la bibliothèque. Voici quelques conseils pour améliorer les performances :

  • Utilisez .loc ou .iloc pour un indexage efficace plutôt que l'indexation booléenne
  • Utilisez le paramètre inplace pour modifier les DataFrames sans créer de copies
  • Utilisez les opérations natives de Python plutôt que les méthodes de Pandas lorsque cela est possible
  • Utilisez les structures de données appropriées pour votre cas d'utilisation, comme l'utilisation de Series au lieu de DataFrames pour une seule colonne de données

Introduction aux types de données nullables dans Pandas 2.0

Les types de données nullables sont une nouvelle fonctionnalité de Pandas 2.0 qui permet une manipulation plus souple des données manquantes ou nulles. Au lieu d'utiliser NaN, les types de données nullables utilisent un bitmask pour indiquer des données manquantes, ce qui permet une analyse des données plus rapide et plus efficace.

Pour utiliser les types de données nullables, vous pouvez convertir une colonne en type 'Nullable' en utilisant la méthode astype(). Cela permettra une utilisation plus flexible des données sans rencontrer d'erreurs inattendues dues à des données manquantes.

Utilisation de Pandas 2.0 pour l'analyse de données de séries temporelles

Pandas 2.0 est un excellent outil pour l'analyse et la manipulation de données de séries temporelles, telles que celles provenant de sources de données financières ou de capteurs. La bibliothèque comprend des fonctions intégrées pour l'indexation et les opérations basées sur le temps, ce qui permet une manipulation plus facile des données de séries temporelles.

De plus, Pandas 2.0 comprend une gamme d'outils de visualisation des données de séries temporelles, tels que des outils de tracé et des options de regroupement des données. Cela facilite l'exploration des motifs et tendances dans vos données de séries temporelles d'un coup d'œil.

Pandas 2.0 et backend Apache Arrow

Apache Arrow est un format de mémoire largement utilisé pour le transfert efficace de données entre systèmes. Avec l'intégration d'Apache Arrow comme format de mémoire par défaut dans Pandas 2.0, les utilisateurs peuvent bénéficier d'un chargement et d'un transfert de données plus rapides.

De plus, l'intégration avec Apache Arrow permet une conversion transparente entre différentes sources et formats de données, ce qui permet une manipulation et une analyse des données plus rapides et plus efficaces.

Comment gérer les données manquantes dans Pandas 2.0

La gestion des données manquantes ou nulles est un défi courant dans l'analyse de données, mais avec l'introduction des types de données nullables dans Pandas 2.0, les utilisateurs disposent d'une méthode plus souple pour gérer les données manquantes.

Pour gérer efficacement les données manquantes dans Pandas 2.0, vous pouvez utiliser des fonctions telles que dropna(), fillna() et interpolate() pour supprimer, remplacer ou interpoler les valeurs manquantes. De plus, vous pouvez convertir la colonne en un type nullable pour optimiser la gestion des valeurs manquantes.

Pandas 2.0 pour les tâches d'apprentissage automatique

Pandas 2.0 est un excellent outil pour les tâches d'apprentissage automatique, avec une grande variété de fonctions intégrées et une prise en charge de diverses structures de données. La bibliothèque comprend des fonctions de normalisation des données, d'encodage, de sélection et d'ingénierie des caractéristiques, et bien plus encore.

De plus, l'intégration de Pandas 2.0 avec Apache Arrow et la prise en charge des types de données nullables le rendent efficace et flexible pour traiter les grands ensembles de données généralement utilisés dans les tâches d'apprentissage automatique.

Conseils et astuces pour une utilisation efficace de Pandas 2.0

Pour tirer le meilleur parti de Pandas 2.0, tenez compte de ces conseils et astuces:

  • Évitez d'utiliser des boucles for ou while, et utilisez plutôt des opérations vectorisées pour améliorer les performances
  • Utilisez des étiquettes de colonne descriptives pour une meilleure lisibilité et organisation
  • Utilisez la méthode info() pour obtenir rapidement des résumés de vos DataFrames
  • Utilisez les fonctions intégrées et externes pour une manipulation et une analyse efficaces des données
  • Profitez des outils de visualisation des données disponibles dans Pandas 2.0 pour des graphiques clairs et informatifs

Pandas 2.0 pour la visualisation des données

Pandas 2.0 offre une gamme d'options de visualisation des données, des tracés de base aux graphiques plus complexes. Les utilisateurs peuvent choisir parmi une variété de styles et de palettes et personnaliser leurs visuels pour obtenir l'effet souhaité.

De plus, les utilisateurs peuvent tirer parti de la prise en charge intégrée de la visualisation des données de séries temporelles et d'autres structures de données spécialisées, ce qui facilite l'exploration des motifs et des tendances de leurs données d'un coup d'œil.

Pandas 2.0 et astuces de manipulation des données

Pandas 2.0 est un outil puissant pour la manipulation des données, mais il existe quelques astuces peu connues qui peuvent rendre votre vie encore plus facile. Certaines d'entre elles consistent à utiliser la méthode .replace() pour remplacer rapidement des valeurs dans un Dataframe, à utiliser la méthode .pivot_table() pour une agrégation et un regroupement faciles des données, et à utiliser l'indexation booléenne pour un filtrage efficace des Dataframes. Avec un peu de pratique et d'exploration, vous serez en voie de maîtrise de la manipulation des données!

Conclusion

Avec la sortie de Pandas 2.0, les scientifiques des données et les analystes disposent d'un nouvel outil puissant pour les aider à améliorer leurs compétences. En explorant les nouvelles fonctionnalités et les meilleures pratiques décrites ci-dessus, vous serez bien parti pour maîtriser la manipulation et l'analyse des données. Alors pourquoi attendre ? Mettez à niveau vers Pandas 2.0 et commencez à explorer dès aujourd'hui !

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