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bibliothèque logicielle Python De Wikipédia, l'encyclopédie libre
Pandas est une bibliothèque écrite pour le langage de programmation Python permettant la manipulation et l'analyse de données. Elle propose en particulier des structures de données et des opérations de manipulation de tableaux numériques et de séries temporelles.
Créateur | Wes McKinney |
---|---|
Développé par | Wes McKinney, J. Brock Mendel (d), Joris Van den Bossche (d) et Jeff Reback (d) |
Dernière version | 2.2.3 ()[1] |
Dépôt | github.com/pandas-dev/pandas |
Assurance qualité | Intégration continue |
Écrit en | Python |
Système d'exploitation | Multiplateforme |
Formats lus | Hierarchical Data Format |
Formats écrits | Hierarchical Data Format |
Type |
Bibliothèque logicielle Python (d) Numerical software (d) |
Licence | Licence BSD |
Documentation | pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide |
Site web | pandas.pydata.org |
Pandas est un logiciel libre sous licence BSD[2]. Son nom est dérivé du terme Panel Data (en français "données de panel", un terme d'économétrie pour les jeux de données qui comprennent des observations sur plusieurs périodes de temps pour les mêmes individus). Son nom est également un jeu de mots sur l'expression "Python Data Analysis".
Entre 2007 à 2010, Wes McKinney a commencé à construire ce qui allait devenir Pandas alors qu'il était chercheur dans la société américaine AQR Capital.
Les principales structures de données gérées par cette bibliothèque sont :
Les principales fonctionnalités de la bibliothèque sont :
Les voies critiques de la bibliothèque sont écrits en Cython ou C[3].
Courbes
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()
Diagramme à barres
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()
Box plot
df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()
Histogramme
data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()
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