.. image:: pyeco.png :height: 20 :alt: Economie :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-economiste .. image:: pystat.png :height: 20 :alt: Statistique :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-data-scientist .. _l-td2a-manip: ======================== Agilité avec les données ======================== Faire du machine learning veut d'abord dire être capable de manipuler les données comme bon vous semble et les représenter à l'aide de graphiques. .. contents:: :local: .. |pyecopng| image:: _static/pyeco.png :height: 20 :alt: Economie :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-economiste .. |pystatpng| image:: _static/pystat.png :height: 20 :alt: Statistique :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-data-scientist |pyecopng| |pystatpng| DataFrame +++++++++ *Notebooks* .. toctree:: :maxdepth: 1 ../notebooks/td2a_cenonce_session_1 ../notebooks/td2a_correction_session_1 ../notebooks/pandas_iterator ../notebooks/pandas_iterator_correction ../notebooks/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees ../notebooks/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_a ../notebooks/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_b ../notebooks/td2a_eco_exercices_de_manipulation_de_donnees_correction_c ../notebooks/2020_carte *Modules* * `pandas `_ * `py-polars `_ * `csvkit `_ * `geopandas `_ (pour manipuler des coordonnées géographiques) *Modules - grands jeux de données* * `pandas_streaming `_ * `vaex `_ * `py-polars `_ *Modules - Excel* * `bamboolib `_ *Optimisation* * `swifter `_ : optimisation des lambdas de :epkg:`pandas` * `modin.dataframe `_ : cette implémentation des dataframes copie l'interface de :epkg:`pandas` mais propose des implémentations parallélisées sur une ou plusieurs machines (:epkg:`xarray`, :epkg:`dask`)