Pandas Typage : meilleures pratiques pour un code efficace et maintenable

Name: Omar C. Williams

Updated on 17/08/2023

Le typage pandas est un outil puissant que les développeurs Python peuvent utiliser pour écrire un code plus efficace et maintenable. Il s'agit de l'utilisation d'indications de type en conjonction avec la bibliothèque pandas, un outil populaire d'analyse et de manipulation de données. Le mot-clé principal de cet article est "typage pandas", et nous explorerons son application dans la programmation Python, ses avantages, et comment il peut être utilisé pour améliorer la qualité du code.

L'utilisation d'indications de type en Python, en particulier avec pandas, n'est pas seulement une tendance mais une meilleure pratique qui gagne en popularité dans la communauté Python. Les indications de type sont une forme de documentation qui peut aider les développeurs à comprendre quel type de données une fonction attend et ce qu'elle retournera. Cela peut être particulièrement utile lors de travaux avec des DataFrames et des Series pandas, où les types de données peuvent varier.

Qu'est-ce que le Typage Pandas ?

Le typage pandas fait référence à l'utilisation d'indications de type en conjonction avec pandas, une bibliothèque d'analyse et de manipulation de données en Python. Il consiste à annoter les types de données attendus des arguments de fonction et des valeurs de retour, ce qui peut aider à détecter rapidement les erreurs potentielles lors du processus de développement. Cette pratique peut considérablement améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code, notamment dans de grands projets.

Le typage pandas ne consiste pas seulement à ajouter des indications de type à votre code pandas. Il s'agit d'exploiter le module de typage de Python pour rendre votre code pandas plus robuste et plus facile à comprendre. Cela peut être particulièrement bénéfique lors de travaux avec des DataFrames et des Series pandas, car cela peut aider à garantir que vous utilisez les bons types de données et à éviter les erreurs d'exécution potentielles.

Comment Utiliser le Module de Typage avec Pandas

Le module de typage en Python est un module intégré pour les indications de type. Il définit une notation standard pour les annotations de fonctions Python, ce qui facilite la spécification des types d'entrée et de sortie attendus des fonctions et des méthodes. Voici comment vous pouvez utiliser le module de typage avec pandas :

from typing import List
import pandas as pd
 
def create_dataframe(data: List[dict]) -> pd.DataFrame:
    return pd.DataFrame(data)

Dans l'exemple ci-dessus, la fonction create_dataframe est censée prendre une liste de dictionnaires en entrée (data: List[dict]) et retourner un DataFrame pandas (-> pd.DataFrame). Cela permet à quiconque lit le code de comprendre quel type de données la fonction attend et ce qu'elle retournera.

Indications de Type Pythonic avec Pandas

Les indications de type Pythonic avec pandas consistent à utiliser le module de typage intégré de Python pour annoter le code pandas. Cela peut aider à améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code, ainsi qu'à détecter les erreurs de type potentielles avant l'exécution.

Par exemple, considérez une fonction qui prend un DataFrame pandas en entrée et retourne une Series. Vous pouvez utiliser des indications de type pour le spécifier, comme indiqué ci-dessous :

from typing import List
import pandas as pd
 
def get_first_column(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
    return df.iloc[:, 0]

Dans cet exemple, la fonction get_first_column est censée prendre un DataFrame pandas en entrée (df: pd.DataFrame) et retourner une Series pandas (-> pd.Series). Cela permet à quiconque lit le code de comprendre quel type de données la fonction attend et ce qu'elle retournera.

L'utilisation d'indications de type Pythonic avec pandas peut aider à garantir que vous utilisez les bons types de données dans votre code pandas, ce qui peut aider à éviter les erreurs d'exécution potentielles et à rendre votre code plus facile à comprendre et à maintenir.

Spécification des Indications de Type Pandas avec des Colonnes Spécifiques

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames pandas, vous traitez souvent des données de types différents. Par exemple, une colonne peut contenir des entiers, une autre peut contenir des chaînes de caractères, et une autre peut contenir des valeurs booléennes. Dans de tels cas, vous pouvez utiliser le typage pandas pour spécifier les types de données des colonnes spécifiques de votre DataFrame.

Voici un exemple :

from typing import Dict
import pandas as pd
 
def process_dataframe(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, pd.Series]:
    # Traiter le DataFrame et renvoyer un dictionnaire de Series
    result = {
        "int_column": df["int_column"].astype(int),
        "str_column": df["str_column"].astype(str),
        "bool_column": df["bool_column"].astype(bool),
    }
    return result

Dans cet exemple, la fonction process_dataframe prend un DataFrame pandas en entrée et renvoie un dictionnaire où chaque paire clé-valeur correspond à un nom de colonne et une Series pandas d'un type spécifique. Cela permet de préciser quel type de données chaque colonne du DataFrame devrait contenir.

L'utilisation du typage pandas pour spécifier les types de données des colonnes spécifiques peut aider à garantir que votre DataFrame contient les bons types de données, ce qui peut aider à éviter les erreurs d'exécution potentielles et à faciliter le travail avec le DataFrame.

Avantages de l'utilisation des Indications de Type avec les DataFrames Pandas

Les indications de type dans pandas peuvent considérablement améliorer la qualité de votre code. Elles rendent votre code plus lisible et maintenable, car elles fournissent des informations explicites sur le type de données qu'une fonction attend et ce qu'elle retournera. Cela peut être particulièrement bénéfique lors de travaux avec des DataFrames pandas, car cela peut aider à garantir que vous utilisez les bons types de données et à éviter les erreurs d'exécution potentielles.

Par exemple, considérez une fonction qui prend un DataFrame pandas en entrée et renvoie un DataFrame avec uniquement les colonnes numériques. Vous pouvez utiliser des indications de type pour spécifier cela, comme indiqué ci-dessous :

from typing import List
import pandas as pd
 
def select_numeric_columns(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    numeric_df = df.select_dtypes(include=[np.number])
    return numeric_df

Dans cet exemple, la fonction select_numeric_columns est censée prendre comme entrée un DataFrame pandas (df: pd.DataFrame) et renvoyer un DataFrame avec uniquement les colonnes numériques (-> pd.DataFrame). Cela permet à quiconque lit le code de comprendre le type de données attendu par la fonction et ce qu'elle va renvoyer.

Annotation du code existant de Pandas avec des indications de type

Si vous disposez d'un code existant de Pandas qui n'utilise pas d'indications de type, vous pouvez quand même les ajouter pour améliorer la lisibilité et la maintenabilité de votre code. Voici comment procéder :

Importez les types nécessaires depuis le module typing.
Ajoutez des indications de type pour les arguments et la valeur renvoyée de chaque fonction ou méthode.
Exécutez un vérificateur de type comme mypy pour vérifier que vos indications de type sont correctes.

Voici un exemple d'annotation de code existant de Pandas avec des indications de type :

# Avant
import pandas as pd
 
def calculate_mean(df):
    return df.mean()
 
# Après
from typing import List
import pandas as pd
 
def calculate_mean(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
    return df.mean()

Dans la version annotée du code, il est clair que la fonction calculate_mean attend en entrée un DataFrame pandas et renvoie une Series pandas.

Questions fréquemment posées

Quelle est la différence entre un DataFrame pandas et une Series pandas ?

Un DataFrame pandas est une structure de données étiquetée à deux dimensions avec des colonnes de types potentiellement différents. Il est similaire à une feuille de calcul ou une table SQL, ou un dictionnaire d'objets Series. Une Series pandas, en revanche, est un tableau unidimensionnel étiqueté capable de contenir n'importe quel type de données.

Quel est le nouveau style d'annotation de type dans l'API de Pandas ?

Le nouveau style d'annotation de type dans l'API de Pandas implique l'utilisation du module intégré typing de Python pour annoter le code de Pandas. Cela peut aider à améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code, ainsi qu'à détecter d'éventuelles erreurs de type avant l'exécution.

Comment améliorer les performances de typage dans Pandas ?

Pour améliorer les performances de typage dans Pandas, il convient d'utiliser efficacement les indications de type dans votre code Pandas. Cela inclut l'annotation des types de données attendus pour les arguments de fonction et les valeurs renvoyées, l'exécution d'un vérificateur de type tel que mypy pour vérifier vos indications de type, et l'utilisation du typage de Pandas pour spécifier les types de données des colonnes spécifiques de votre DataFrame.