URL: https://linuxfr.org/news/pandas-une-bibliotheque-pour-manipuler-facilement-des-donnees Title: Pandas, une bibliothèque pour manipuler facilement des données Authors: Nonolapéro karteum59, _PhiX_, Benoît Sibaud, olivierweb, palm123, Jiehong, Nÿco, mornik et Benoît Date: 2013年12月10日T10:29:56+01:00 License: CC By-SA Tags: python, bigdata, pandas, scipy et r Score: 38 À l'occasion de la sortie de la version 0.13, je vous présente cette bibliothèque basée sur Python qui permet de travailler simplement et efficacement avec des données structurées. Jusqu'à présent, les versions se sont enchaînées rapidement mais celle-ci arrive plusieurs mois après la précédente. On peut donc espérer qu'un code développé pour cette nouvelle version demandera moins de maintenance. ![Logo pandas](http://pandas.pydata.org/_static/pandas_logo.png) Les principales possibilités sont : * récupérer des données depuis des fichiers CSV, tableaux Excel, des pages web, HDF5, [etc.](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/io.html) ; * grouper, découper, alléger, déplacer, écrire les données ; * ces données peuvent être à une ou deux dimensions, avec des manques, ou encore temporelles avec ou sans périodicité. Pour peu que les données soient correctement formatées, pandas peut s'en sortir même dans le cas où la quantité dépasse les capacités de votre machine en [traitant les sources morceaux par morceaux](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/io.html#iterating-through-files-chunk-by-chunk). Le développement de cette bibliothèque s'inscrit dans la problématique de disposer d'outils pour manipuler de gros volumes de données dans le but de leur exploitation scientifique ou commerciale. _Note : pandas fonctionne avec la même base de code sur Python 2 et 3 mais ce n'est, peut-être, pas le cas de toutes les dépendances._ ---- [Site officiel](http://pandas.pydata.org/) [Page GitHub](https://github.com/pydata/pandas) [Les nouveautés détaillées](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html) [Vidéo de présentation](http://vimeo.com/59324550) [SciPy : portail des outils Python pour la science](http://scipy.org/) [Découvrir pandas en 10 minutes](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/10min.html#min) [O'Reilly - Python for data analysis](http://shop.oreilly.com/product/0636920023784.do) [Vidéo plus détaillée (3h)](http://www.youtube.com/watch?v=w26x-z-BdWQ) ---- # Pourquoi pandas # L'objectif de pandas est d'être le meilleur outil statistique qui soit aussi bien performant, facile d'utilisation et flexible. Le logiciel existe depuis 2008 mais son développement s'est fortement accéléré avec la publication de la version 0.3 en février 2011 (le nombre de modifications pour cette version dépassait celui des modifications depuis le début de projet). Depuis les nouveautés et les corrections de bugs s'enchaînent à un rythme élevé comme le montre la paga [What's new](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/whatsnew.html). Pour mieux comprendre la mécanique interne de pandas, je vous suggère de consulter le blog de [Wes McKinney](http://wesmckinney.com/blog/), le leader du projet. # Comparaison avec R # Les statisticiens dans la salle doivent se demander pourquoi pandas a été développé alors que R fonctionne très bien. `pandas` se base sur les bonnes idées de R et s'attache à apporter les fonctionnalités manquantes. Du côté écosystème, R possède l'inestimable [CRAN ](http://cran.r-project.org/) qui est le dépôt des différents paquets venant enrichir la bibliothèque de base, tandis que `pandas` profite de l'engouement autour des outils scientifiques en Python. L'aspect généraliste de Python permet également de développer l'intégralité d'une application avec un seul langage ce qui n'est pas le cas de R. Reste la licence de R (GPL) qui peut sembler un obstacle pour certaines finalités, Pandas étant sous licence BSD. # Ressources # Bien que la documentation soit étoffée, pour ceux qui souhaitent être accompagnés sur des cas concrets, il existe un [livre de recettes](https://github.com/jvns/pandas-cookbook) ou bien un [tutoriel](https://bitbucket.org/hrojas/learn-pandas). Voici également [une page](https://github.com/pydata/pandas/issues/5837) qui rassemble des liens qui seront intégrés à la documentation officielle dans la version suivante. # Écosystème # Pandas ne vit pas dans un monde cloisonné et sert de base ou de complément à [d'autres logiciels](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ecosystem.html) que ce soit pour manipuler des données géographiques, faire des statistiques ou encore tendre à remplacer [matplotlib](http://matplotlib.org) pour certains usages. # Politique de développement # Cette version ayant mis un peu de temps à sortir (surtout, il y a eu quelques couacs entre l'étiquetage de cette version 0.13, la mise à jour du site et la mise à disposition sur [PyPi](https://pypi.python.org/pypi/pandas)), il a été décidé que la prochaine devrait voir le jour dans trois mois sans attendre que les nouvelles fonctionnalités soient terminées.

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