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Durée 16 heures
Plan du cours
Module 1 : Fonctions de Pandas pour le travail sur les DataFrames
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Introduction à Pandas
- Structures de données de base : Series et DataFrame
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Opérations sur les DataFrames
- Lecture et sauvegarde de données (CSV, Excel, etc.)
- Opérations de base (sélection, filtrage, indexation)
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Modification des données
- Ajout, suppression de colonnes et de lignes
- Modification des valeurs dans un DataFrame
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Agrégation et regroupement des données
- GroupBy
- Agrégation, sommation, moyennes, etc.
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Fusion et concaténation de DataFrames
- merge, join, concat
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Gestion des données manquantes
- Identification des données manquantes
- Méthodes de remplissage des données manquantes
Module 2 : Optimisation du temps d'exécution du programme
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Introduction à l'optimisation
- Importance de l'optimisation en programmation
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Optimisation du code
- Structures de données efficaces
- Évitement des calculs redondants
- Optimisation des boucles
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Optimisation de Pandas
- Vectorisation des opérations
- Éviter apply et lambda
- Travail sur de grands ensembles de données
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Simplification du code par la création de fonctions
- Création et utilisation de fonctions
- Réfactorisation du code
Module 3 : Travail avec la bibliothèque numpy
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Introduction à NumPy
- Importation de la bibliothèque
- Structures de données de base : ndarray
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Opérations sur les tableaux
- Création et modification des tableaux
- Indexation et tranchage des tableaux
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Fonctions mathématiques et statistiques
- Opérations mathématiques de base
- Fonctions statistiques et agrégées
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Algèbre linéaire
- Multiplication de matrices
- Déterminant, matrice inverse
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Travail avec des données multidimensionnelles
- Tableaux 2D, 3D et de dimension supérieure
- Transformations de la forme des tableaux
- Intégration avec d'autres bibliothèques
Module 4 : Création de graphiques dans Excel à l'aide de Python
- Introduction à openpyxl et xlsxwriter
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Création de graphiques dans Excel
- Création de graphiques simples (courbes, barres, etc.)
- Mise en forme des graphiques
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Génération de graphiques sous forme d'images (PNG)
- Utilisation de matplotlib pour générer des graphiques
- Sauvegarde des graphiques sous forme de fichiers PNG
- Graphiques avancés dans Excel
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Automatisation des rapports
- Création de rapports automatisés avec graphiques
- Intégration de Pandas avec openpyxl/xlsxwriter