python 6 - Pandas

Question 1

commande pour importer panda

Answer 1

import panda as pd

Question 2

comment lire un DataFrame à partir d’un fichier CSV

Answer 2

df = pd.read_csv(“data/communes-france-2025.csv”)

(df signifie dataframe)

Question 3

Comment afficher le DataFrame pour vérifier son contenu

Answer 3

type(df)

Question 4

Comment afficher les 3 premières lignes du DataFrame

Answer 4

df.head(3)
si on met rien entre parenthèses ça affiche par défaut les 5 premières lignes

Question 5

Comment afficher les 3 dernières lignes du DataFrame

Answer 5

df.tail(3)
si on met rien entre parenthèses ça affiche par défaut les 5 dernières lignes

Question 6

Comment afficher aperçu statistique des colonnes numériques

Answer 6

df.describe(include=”all”)

Question 7

Comment afficher les noms des colonnes

Answer 7

df.columns

Question 8

Comment faire le lien avec SQL ?

Answer 8

df.query(“population > 300000 and population < 1000000”)

Question 9

Qu’est ce qu’une série ?

Answer 9

Une série est un tableau à une dimension qui peut contenir des données de différents types (entiers, flottants, chaînes de caractères, etc.). C’est un vecteur numpy avec un index des lignes.

Une colonne ou une ligne d’un DataFrame Pandas est une Série.

Question 10

Comment accède t on à une série ?

Answer 10

On y accède en utilisant le nom de la colonne entre crochets: df['nom de colonne'] : sélectionne une colonne

serie_code_insee = df[“code_insee”]

Question 11

Comment vérifier le type d’une colonne ?

Answer 11

type(serie_code_insee)
# Une colonne est un objet Series

Question 12

Comment adapter les types d’une série ?

Answer 12

On peut également adapter les types des Series avec des méthodes comme astype()

df[“dep_code”] = df[“dep_code”].astype(str)

df[“population”] = df[“population”].astype(int)

Question 13

comment sélectionner des colonnes spécifiques

Answer 13

cols = [
“code_insee”,
“nom_standard”,
“latitude_mairie”,
“longitude_mairie”,
“altitude_minimale”,
“altitude_maximale”,
]
df[cols].head()

Question 14

Comment appliquer une condition ?

Answer 14

population = df[“population”]
cond = population >= 1000
cond.head()

Question 15

Sélectionner les villes avec une population supérieure à 200 000

Answer 15

df[df[“population”] >= 200_000].head()

Question 16

Comment on ajoute une colonne

Answer 16

df[“Pays”] = “France”
df.head()

df[“denivele”] =
(df.altitude_maximale -df.altitude_minimale)
# pd.DataFrame.__setitem__(self, key, value)

Question 17

Comment modifier une colonne ?

Answer 17

Transformer la colonne “denivele” en m en cm
df[“denivele”] = df[“denivele”] * 100

Question 18

Comment supprimer une colonne ?

Answer 18

df = df.drop(columns=”denivele”, axis=1)

Question 19

comment renommer une colonne

Answer 19

df = df.rename(
columns={
“denivele”: “denivele_m”,
}
)

Question 20

comment effectuer la somme sur 1 colonne ? (ou 2 ?)

Answer 20

df[[“population”, “superficie_km2”]].sum(axis=0)

renvoie

population 67648309
superficie_km2 615991

Question 21

comment effectuer la moyenne sur une colonne ?

Answer 21

population = df[“population”]
population.mean()

Question 22

comment utiliser groupby

Answer 22

df_population_par_departement = df.groupby(“dep_code”)[“population”].sum()

Question 23

à quoi sert la fonction agregate

Answer 23

La fonction aggregate permet quant-à elle de personnaliser les fonctions appliquées par colonne. Il est possible en un seul appel de grouper les données et d’appliquer plusieurs statistiques sur les colonnes du DataFrame.