{"id":133099,"date":"2026-02-18T21:47:39","date_gmt":"2026-02-18T20:47:39","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/?p=133099"},"modified":"2026-02-18T21:47:40","modified_gmt":"2026-02-18T20:47:40","slug":"pandas-python-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/pandas-python-data-science","title":{"rendered":"Pandas : la biblioth\u00e8que Python d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la Data Science"},"content":{"rendered":"\n

Pandas est une biblioth\u00e8que du langage de programmation Python, enti\u00e8rement d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la Data Science. D\u00e9couvrez \u00e0 quoi sert cet outil, et pourquoi il est incontournable pour les Data Scientists.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cr\u00e9\u00e9 en 1991, Python est le langage de programmation le plus populaire<\/a> pour l’analyse de donn\u00e9es et le Machine Learning<\/a>. Plusieurs avantages expliquent ce succ\u00e8s aupr\u00e8s des Data Scientists. Il s’agit tout d’abord d’un langage tr\u00e8s simple d’utilisation. M\u00eame un d\u00e9butant peut rapidement produire des programmes gr\u00e2ce \u00e0 une syntaxe simple et intuitive<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ce langage f\u00e9d\u00e8re une vaste communaut\u00e9, ayant cr\u00e9\u00e9 de nombreux outils pour la Data Science. Il existe par exemple des outils pour la Data Visualisation<\/a> tels que Seaborn et Matplotlib, et des biblioth\u00e8ques logicielles comme Numpy<\/a>. L’une de ces biblioth\u00e8ques est Pandas, con\u00e7ue pour la manipulation et l’analyse de donn\u00e9es<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que Pandas ?<\/h2>\n\n\n\n

La biblioth\u00e8que logicielle open-source Pandas<\/strong> est sp\u00e9cifiquement con\u00e7ue pour la manipulation et l’analyse de donn\u00e9es en langage Python<\/strong>. Elle est \u00e0 la fois performante, flexible et simple d’utilisation. Gr\u00e2ce \u00e0 Pandas, le langage Python permet enfin de charger<\/strong>, d’aligner<\/strong>, de manipuler<\/strong> ou encore de fusionner des donn\u00e9es<\/strong>. Les performances sont particuli\u00e8rement impressionnantes quand le code source back-end est \u00e9crit en C ou en Python.<\/p>\n\n\n\n

Le nom \u00ab\u00a0Pandas\u00a0\u00bb est en fait la contraction du terme \u00ab\u00a0Panel Data\u00a0\u00bb d\u00e9signant les ensembles de donn\u00e9es incluant des observations sur de multiples p\u00e9riodes temporelles. Cette biblioth\u00e8que a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e comme un outil de haut niveau pour l’analyse en Python<\/strong>. Les cr\u00e9ateurs de Pandas comptent faire \u00e9voluer cette biblioth\u00e8que pour qu’elle devienne l’outil d’analyse et de manipulation de donn\u00e9es open-source le plus puissant et flexible<\/strong> dans n’importe quel langage de programmation.<\/p>\n\n\n\n

Outre l’analyse de donn\u00e9es, Pandas est tr\u00e8s utilis\u00e9 pour le \u00ab\u00a0Data Wrangling\u00a0\u00bb<\/strong>. Ce terme englobe les m\u00e9thodes permettant de transformer les donn\u00e9es non structur\u00e9es afin de les rendre exploitables. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, Pandas excelle aussi pour traiter les donn\u00e9es structur\u00e9es sous forme de tableaux, de matrices ou de s\u00e9ries temporelles. Il est \u00e9galement compatible avec d’autres biblioth\u00e8ques Python<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Apprendre \u00e0 manipuler Pandas<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Comment fonctionne Pandas ?<\/h2>
\"Deux<\/figure>\n\n\n\n

Le fonctionnement de Pandas repose sur les \u00ab\u00a0DataFrames<\/a>\u00a0\u00bb : des tableaux de donn\u00e9es en deux dimensions<\/strong>, dont chaque colonne contient les valeurs d’une variable et chaque ligne contient un ensemble de valeurs de chaque colonne. Les donn\u00e9es stock\u00e9es dans un DataFrame peuvent \u00eatre des nombres<\/strong> ou des caract\u00e8res<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Les Data Scientists et programmeurs initi\u00e9s au langage de programmation R pour le calcul statistique utilisent les DataFrames pour stocker les donn\u00e9es sous forme de grilles tr\u00e8s simples \u00e0 passer en revue<\/strong>. C’est la raison pour laquelle Panda est tr\u00e8s utilis\u00e9 pour le Machine Learning. Cet outil permet d’importer et d’exporter les donn\u00e9es dans diff\u00e9rents formats comme CSV<\/strong> ou JSON<\/strong>. Par ailleurs, Pandas offre aussi des fonctionnalit\u00e9s de Data Cleaning.<\/p>\n\n\n\n

Cette biblioth\u00e8que est tr\u00e8s utile pour travailler avec des donn\u00e9es statistiques, des donn\u00e9es tabulaires comme des tableaux SQL ou Excel<\/strong>, avec des donn\u00e9es de s\u00e9ries temporelles<\/strong>, et avec des donn\u00e9es de matrices arbitraires<\/strong> avec \u00e9tiquettes de lignes et de colonnes.<\/p>\n\n\n\n\n\n

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Se former \u00e0 l’utilisation de Pandas<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Quels sont les avantages de Pandas ?<\/h2>\n\n\n\n

Pour les Data Scientists et les d\u00e9veloppeurs, Pandas apporte plusieurs avantages<\/strong>. Cette biblioth\u00e8que permet de facilement compenser les donn\u00e9es manquantes. Il s’agit d’un outil flexible<\/strong>, car les colonnes peuvent \u00eatre facilement ins\u00e9r\u00e9es ou supprim\u00e9es au sein des DataFrames. L’alignement des donn\u00e9es avec les \u00e9tiquettes peut \u00eatre automatis\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Autre atout : un puissant outil de regroupement des donn\u00e9es permettant d’effectuer des op\u00e9rations de type \u00ab\u00a0split-apply-combine\u00a0\u00bb<\/strong> sur les ensembles de donn\u00e9es, pour les agr\u00e9ger ou les transformer. Il est tr\u00e8s facile de convertir des donn\u00e9es index\u00e9es<\/strong> diff\u00e9remment dans d’autres structures Python et Numpy sous forme d’objets DataFrame. De m\u00eame, les donn\u00e9es peuvent \u00eatre index\u00e9es ou trier<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 un syst\u00e8me intelligent bas\u00e9 sur les \u00e9tiquettes. Les ensembles de donn\u00e9es peuvent \u00eatre fusionn\u00e9s intuitivement, restructur\u00e9s de mani\u00e8re flexible. Des outils I\/O<\/strong> simplifient le chargement de donn\u00e9es en provenance de fichiers CSV, Excel<\/a>, de bases de donn\u00e9es, ou le chargement de donn\u00e9es au format HDF5.<\/p>\n\n\n\n

Les fonctionnalit\u00e9s d\u00e9di\u00e9es aux s\u00e9ries temporelles compl\u00e8tent le tableau, avec notamment la g\u00e9n\u00e9ration de rang de date<\/strong>, la conversion de fr\u00e9quence<\/strong>, ou le d\u00e9placement de fen\u00eatres statistiques<\/strong>. Ces nombreux points forts font de Pandas une biblioth\u00e8que incontournable pour la Data Science en langage Python<\/strong>. Il s’agit d’un outil tr\u00e8s utile pour les Data Scientists.<\/p>\n\n\n\n

Comment les Data Scientists utilisent-ils Pandas ?<\/h2>
\"\u00c9cran<\/figure>\n\n\n\n

Certains langages de programmation sont traditionnellement utilis\u00e9s dans les environnements scientifiques<\/strong> ou par les \u00e9quipes de recherche et d\u00e9veloppement en entreprise<\/strong>. Toutefois, ces langages posent souvent des probl\u00e8mes aux Data Scientists. Or, Python permet de surmonter la plupart de ces limites. Il s’agit d’un langage id\u00e9al pour les diff\u00e9rentes \u00e9tapes de la science des donn\u00e9es<\/strong> : le nettoyage, la transformation, l’analyse, la mod\u00e9lisation, la visualisation et le reporting.<\/p>\n\n\n\n

Son interface est agr\u00e9able, la documentation est compl\u00e8te, l’utilisation est relativement intuitive. La popularit\u00e9 de Pandas est aussi li\u00e9e \u00e0 son anciennet\u00e9<\/strong>. Il s’agit de la premi\u00e8re biblioth\u00e8que de ce type \u00e0 avoir vu le jour, ou du moins l’une des premi\u00e8res. De plus, c’est un outil open-source<\/strong> et de nombreuses personnes ont contribu\u00e9 au projet. C’est que qui lui a permis d’atteindre un tel succ\u00e8s.<\/p>\n\n\n\n

Pandas, NumPy et scikit-learn : 3 biblioth\u00e8ques Python pour la Data Science<\/h2>\n\n\n\n

Outre Pandas, il existe d’autres biblioth\u00e8ques logicielles Python d\u00e9di\u00e9es \u00e0 la Data Science. NumPy est une biblioth\u00e8que math\u00e9matique permettant d’impl\u00e9menter de fa\u00e7on tr\u00e8s efficace de l’alg\u00e8bre lin\u00e9aire et des calculs standards<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9cisons que Pandas est bas\u00e9 sur NumPy. De nombreuses structures de donn\u00e9es et fonctionnalit\u00e9s de Pandas proviennent de NumPy. Ces deux biblioth\u00e8ques sont \u00e9troitement li\u00e9es entre elles<\/strong>, et souvent utilis\u00e9es conjointement.<\/p>\n\n\n\n

De son c\u00f4t\u00e9, Scikit-learn<\/a> est la r\u00e9f\u00e9rence pour la plupart des applications de Machine Learning en Python<\/strong>. Pour cr\u00e9er un mod\u00e8le pr\u00e9dictif, on utilise g\u00e9n\u00e9ralement Pandas et NumPy pour charger, analyser et formater les donn\u00e9es \u00e0 utiliser. Ces donn\u00e9es sont ensuite utilis\u00e9es pour nourrir le mod\u00e8le \u00e0 partir de scikit-learn. Ce mod\u00e8le est ensuite utilis\u00e9 pour \u00e9tablir des pr\u00e9dictions. Ainsi, Pandas, Numpy et Scikit-learn sont trois outils couramment utilis\u00e9s en Data Science<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Les alternatives \u00e0 Pandas<\/h2>\n\n\n\n

Il n’existe pas de v\u00e9ritable alternative \u00e0 Pandas en langage Python. En revanche, les utilisateurs du langage R peuvent se tourner vers la biblioth\u00e8que \u00ab\u00a0Dplyr\u00a0\u00bb<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le concept est similaire \u00e0 Pandas. Cette biblioth\u00e8que est d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la manipulation de donn\u00e9es<\/strong> et permet de simplifier et d’acc\u00e9l\u00e9rer certaines fonctionnalit\u00e9s<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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Suivre une formation sur Pandas<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Quelles entreprises utilisent Pandas ?<\/h2>\n\n\n\n

N’importe quelle entreprise utilisant Python pour l’analyse de donn\u00e9es<\/strong> a besoin de Pandas et de sa polyvalence. Toutes les entreprises manipulant des donn\u00e9es tabulaires trouveront cet outil d’un pr\u00e9cieux secours.<\/p>\n\n\n\n

En revanche, Pandas n’est pas forc\u00e9ment ad\u00e9quat pour travailler avec des formats de donn\u00e9es incompatibles<\/strong> comme des images, des fichiers audio ou certaines donn\u00e9es textuelles. La structure de ces types de donn\u00e9es n’est pas adapt\u00e9e pour un usage avec Pandas. Il est donc important de tenir compte du type de donn\u00e9es \u00e0 traiter avant de choisir un outil<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Cette biblioth\u00e8que est tr\u00e8s utilis\u00e9e parmi les entreprises traitant des donn\u00e9es relationnelles<\/strong> sur leurs clients et des donn\u00e9es sur les transactions, pour analyser les tendances et mod\u00e9liser les comportements. De m\u00eame, de nombreuses entreprises de l’immobilier s’en servent pour analyser de larges quantit\u00e9s de prix et de caract\u00e9ristiques<\/strong> afin de d\u00e9terminer les tendances et cr\u00e9er des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs.<\/p>\n\n\n\n

\"exemple<\/figure>\n\n\n\n

Comment apprendre \u00e0 utiliser Pandas ?<\/h2>\n\n\n\n

Apr\u00e8s avoir appris les bases de Python, il est tr\u00e8s facile d’apprendre \u00e0 utiliser Pandas<\/strong>. La ma\u00eetrise de ces deux outils permet de travailler avec n’importe quel type de donn\u00e9es. La biblioth\u00e8que Pandas est la solution la plus simple pour formater un ensemble de donn\u00e9es<\/strong>, et l’analyser pour en extraire des informations pr\u00e9cieuses<\/strong>. Pour un Data Scientist<\/a>, il s’agit tout simplement d’un incontournable.<\/p>\n\n\n\n

Apprendre \u00e0 utiliser Pandas permet d’ouvrir de nombreuses portes, car cette comp\u00e9tence est recherch\u00e9e par les employeurs. Les entreprises de tous secteurs<\/strong> utilisent de plus en plus la Data Science, et ont donc besoin de s’entourer d’experts sachant manier les outils ad\u00e9quats. Il est tr\u00e8s facile de ma\u00eetriser les op\u00e9rations les plus basiques<\/strong> avec Pandas. Toutefois, savoir utiliser les fonctionnalit\u00e9s plus avanc\u00e9es peut s’av\u00e9rer complexe et demander davantage de temps. C’est le cas des calculs agr\u00e9g\u00e9s, des fusions de DataFrames<\/strong> ou encore du traitement de s\u00e9ries temporelles<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pour apprendre \u00e0 utiliser Pandas, vous pouvez commencer par consulter la documentation officielle<\/a>. C’est une bonne fa\u00e7on de d\u00e9couvrir les bases et de comprendre le fonctionnement. Il existe aussi des d\u00e9p\u00f4ts de code<\/strong> contenant des d\u00e9fis en ligne pour Pandas. Ces \u00ab\u00a0repos\u00a0\u00bb<\/strong> peuvent vous permettre de tester vos comp\u00e9tences au fil du temps et de votre progression.<\/p>\n\n\n\n

Les sites web comme Kaggle<\/a> permettent de d\u00e9couvrir des ensembles de donn\u00e9es, et de visualiser comment d’autres ont utilis\u00e9 Pandas pour les analyser. Ceci permet de mieux comprendre comment cette biblioth\u00e8que est exploit\u00e9e pour travailler avec des donn\u00e9es en conditions r\u00e9elles<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Lancer votre propre projet avec Pandas est une excellente mani\u00e8re de progresser. Il vous suffit de trouver un ensemble de donn\u00e9es, et d’essayer de l’analyser avec Pandas<\/strong>. En choisissant des donn\u00e9es qui vous int\u00e9ressent, ce travail vous semblera plus concret et vous apprendrez plus vite<\/strong>. Corrigez peu \u00e0 peu vos erreurs, afin d’en tirer des le\u00e7ons et de vous am\u00e9liorer.<\/p>\n\n\n\n

Pour apprendre \u00e0 utiliser Pandas et toutes ses subtilit\u00e9s, vous pouvez choisir les formations Liora<\/strong>. Cette biblioth\u00e8que Python est au programme de nos formations Data Scientist<\/a>, Data Analyst<\/a> et Data Management. Nos diff\u00e9rents parcours permettent d’acqu\u00e9rir toutes les comp\u00e9tences requises pour travailler dans le domaine de la Data Science<\/strong>. \u00c0 l’issue du cursus, vous serez pr\u00eat \u00e0 travailler et recevrez un dipl\u00f4me certifi\u00e9 par l’universit\u00e9 Dauphine-PSL.<\/p>\n\n\n\n

Toutes nos formations peuvent \u00eatre effectu\u00e9es en BootCamp<\/a> ou en Formation Continue<\/strong>. Les cours s’effectuent en ligne, \u00e0 votre rythme sur une plateforme Cloud coach\u00e9e par des professionnels. D\u00e9couvrez les formations Liora<\/a>, et devenez expert de Pandas !<\/p>\n\n\n\n

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Apprendre \u00e0 utiliser la biblioth\u00e8que Pandas<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Vous savez tout sur Pandas. D\u00e9couvrez notre dossier sur Python<\/a> et notre introduction \u00e0 NumPy.<\/a><\/p>\n\n\n\n