Aujourd’hui, les entreprises collectent d’importants volumes de données. Pourtant, sans outils adaptés, ces données restent difficiles à exploiter. C’est là qu’intervient Pandas, une bibliothèque Python conçue pour la manipulation et l’analyse de données.

Dans cet article, nous allons faire un tour des principales possibilités offertes par Pandas :
– Charger un fichier CSV,
– Explorer et nettoyer les données,
– Réaliser des calculs et des requêtes,
– Produire des analyses groupées,
– Exporter facilement les résultats.

Tous les exemples de code vont se baser sur un fichier hypothétique de données de ventes, ventes.csv.

1. Charger les données d’un fichier CSV

Le point de départ de toute analyse consiste à importer la bibliothèque Pandas, et ensuite lire les données ; on obtient un dataset (stocké en mémoire) que l’on peut ensuite manipuler.

import pandas as pd

# Charger le fichier CSV
df = pd.read_csv("ventes.csv")

# Aperçu des 5 premières lignes
print(df.head())

Résultat : vos données brutes deviennent un tableau exploitable en quelques secondes. 

2. Explorer rapidement son dataset

Pandas fournit des attributs et méthodes, sur le dataset, très utiles pour comprendre vos données en un clin d’œil.

# Dimensions du dataset
print(df.shape)

# Types de colonnes et valeurs manquantes
print(df.info())

# Statistiques descriptives
print(df.describe())

Ces appels vous permettent d’identifier la structure du dataset, les types de données, ainsi que ses statistiques et tendances générales.

3. Nettoyer et préparer les données

Un bon analyste commence toujours par préparer ses données, ce qui implique aussi de les nettoyer si besoin. Pandas simplifie ce travail :

# Vérifier les valeurs manquantes
print(df.isnull().sum())

# Remplacer les valeurs manquantes dans 'Quantité'
df['Quantité'] = df['Quantité'].fillna(0)

# Supprimer les doublons éventuels
df = df.drop_duplicates()

Résultat : Le nouveau dataset obtenu contient des données fiables, prêtes pour une analyse plus fine.

4. Effectuer des calculs et des requêtes

Avec Pandas, il est très facile d’ajouter des colonnes et de filtrer vos données.

# Créer une colonne 'Chiffre_Affaires'
df['Chiffre_Affaires'] = df['Quantité'] * df['Prix_Unitaire']

# Sélectionner uniquement les ventes > 500 €
ventes_importantes = df[df['Chiffre_Affaires'] > 500]

Ici, on enrichit le dataset avec une nouvelle donnée et on isole les transactions les plus rentables.

5. Agréger et grouper les données (groupby)

Les fonctions de regroupement sont essentielles pour aider à obtenir des informations utiles pour la prise de décision.

# Chiffre d’affaires total par produit
ca_par_produit = df.groupby('Produit')['Chiffre_Affaires'].sum()

# Quantité moyenne vendue par produit
quantite_moyenne = df.groupby('Produit')['Quantité'].mean()

Dans cet exemple, on cherche à connaître les produits les plus performants et ceux à faible rotation.

6. Exporter vos résultats

Une fois l’analyse terminée, vous pouvez partager vos résultats avec vos interlocuteurs au sein de l’entreprise.

# Exporter en CSV
ca_par_produit.to_csv("ca_par_produit.csv")

# Exporter en Excel
df.to_excel("ventes_nettoyees.xlsx", index=False)

Conclusion — De la donnée brute à l’insight avec Pandas

Au sein de l’écosystème Data de Python, la bibliothèque Pandas transforme l’analyse de données en une tâche rapide et fluide. Grâce à ses fonctionnalités (import CSV, nettoyage, calculs, groupby, export, etc), Pandas permet de passer des données brutes à des informations exploitables en un temps record.