Pandas est un outil d'analyse et de manipulation de données open source qui fournit des structures et des fonctions de données.
Pandas a été créé par Wes McKinney chez AQR Capital Management en 2008 pour les cas d'utilisation de l'analyse financière.
Il a été publié en tant que projet open source en 2009 et a gagné en popularité dans la communauté des sciences des données.
Depuis lors, la bibliothèque a été continuellement mise à jour avec de nouvelles fonctionnalités et améliorations, la dernière version stable étant la version 1.3.3.
Une bibliothèque pour le calcul numérique en Python. Pandas s'appuie sur NumPy.
Une bibliothèque informatique parallèle flexible pour l'analyse en Python.
Une boîte à outils SQL et une bibliothèque de cartographie relationnelle objet (ORM) pour Python qui permet l'interface avec les bases de données.
Une structure de données bidimensionnelle de type table avec des colonnes de types potentiellement différents.
Une structure de données unidimensionnelle avec un index étiqueté.
Une fonction pour lire les données d'un fichier CSV dans un pandas.DataFrame.
Un module avec des fonctions pour créer des types communs de visualisations.
Un DataFrame est une structure de données bidimensionnelle de type table avec des colonnes et des lignes étiquetées, tandis qu'une série est un tableau étiqueté unidimensionnel qui peut contenir n'importe quel type de données.
Oui, pandas fournit une fonction appelée 'read_excel' pour lire les données d'un fichier Excel dans un DataFrame.
Pandas est optimisé pour le traitement des données en mémoire et peut ne pas convenir aux applications Big Data. Cependant, il s'intègre bien à d'autres outils comme Dask et Apache Spark qui peuvent gérer le traitement du Big Data.
Les pandas peuvent être utilisés pour de nombreuses opérations courantes de nettoyage des données, telles que la suppression des doublons, la gestion des valeurs manquantes et la conversion des types de données.
Les performances des pandas peuvent être plus lentes que celles des outils de niveau inférieur comme NumPy pour les opérations numériques. Cependant, il fournit une interface de haut niveau qui peut être plus efficace pour les tâches de nettoyage et de préparation des données par rapport à d'autres outils d'analyse de données.