la librairie Pandas de python

Question 1

Q1,Qu’est-ce que Pandas ?

Answer 1

Pandas est une bibliothèque Python open source qui fournit des structures de données et des outils de manipulation de données de haut niveau pour le langage Python.

Question 2

Q2,Quelle est la version actuelle de Pandas ?

Answer 2

La version actuelle de Pandas est la 0.25.3.

Question 3

Q3,Quels sont les principaux types de données manipulés par Pandas ?

Answer 3

Pandas manipule principalement des tableaux de données (DataFrames) et des séries de données (Series).

Question 4

Q4,Comment importer des données dans un DataFrame ?

Answer 4

Vous pouvez importer des données dans un DataFrame en utilisant la méthode read_csv() de Pandas.

Question 5

Q5,Comment afficher les premières lignes d’un DataFrame ?

Answer 5

Vous pouvez afficher les premières lignes d’un DataFrame en utilisant la méthode head() de Pandas.

Question 6

Q6,Comment afficher les dernières lignes d’un DataFrame ?

Answer 6

Vous pouvez afficher les dernières lignes d’un DataFrame en utilisant la méthode tail() de Pandas.

Question 7

Q7,Comment fusionner deux DataFrames ?

Answer 7

Vous pouvez fusionner deux DataFrames en utilisant la méthode merge() de Pandas.

Question 8

Q8,Comment sélectionner des colonnes spécifiques dans un DataFrame ?

Answer 8

Vous pouvez sélectionner des colonnes spécifiques dans un DataFrame en utilisant la méthode loc() ou iloc() de Pandas.

Question 9

Q9,Comment trier un DataFrame par une colonne spécifique ?

Answer 9

Vous pouvez trier un DataFrame par une colonne spécifique en utilisant la méthode sort_values() de Pandas.

Question 10

Q10,Comment grouper des données dans un DataFrame ?

Answer 10

Vous pouvez grouper des données dans un DataFrame en utilisant la méthode groupby() de Pandas.

Question 11

Q11,Comment appliquer une fonction à un DataFrame ?

Answer 11

Vous pouvez appliquer une fonction à un DataFrame en utilisant la méthode apply() de Pandas.

Question 12

Q12,Comment remplacer des valeurs manquantes dans un DataFrame ?

Answer 12

Vous pouvez remplacer des valeurs manquantes dans un DataFrame en utilisant la méthode fillna() de Pandas.

Question 13

Q13,Comment calculer des statistiques descriptives dans un DataFrame ?

Answer 13

Vous pouvez calculer des statistiques descriptives dans un DataFrame en utilisant la méthode describe() de Pandas.

Question 14

Q14,Comment afficher les valeurs uniques d’une colonne ?

Answer 14

Vous pouvez afficher les valeurs uniques d’une colonne en utilisant la méthode unique() de Pandas.

Question 15

Q15,Comment calculer des agrégats sur un DataFrame ?

Answer 15

Vous pouvez calculer des agrégats sur un DataFrame en utilisant la méthode aggregate() de Pandas.

Question 16

Q16,Comment convertir un DataFrame en une matrice ?

Answer 16

Vous pouvez convertir un DataFrame en une matrice en utilisant la méthode to_numpy() de Pandas.

Question 17

Q17,Comment sauvegarder un DataFrame dans un fichier CSV ?

Answer 17

Vous pouvez sauvegarder un DataFrame dans un fichier CSV en utilisant la méthode to_csv() de Pandas.

Question 18

Q18,Comment lire un fichier CSV dans un DataFrame ?

Answer 18

Vous pouvez lire un fichier CSV dans un DataFrame en utilisant la méthode read_csv() de Pandas.

Question 19

Q19,Comment fusionner des DataFrames avec des jointures ?

Answer 19

Vous pouvez fusionner des DataFrames avec des jointures en utilisant la méthode merge() de Pandas.

Question 20

Q20,Comment calculer des statistiques sur des groupes dans un DataFrame ?

Answer 20

Vous pouvez calculer des statistiques sur des groupes dans un DataFrame en utilisant la méthode groupby() de Pandas.