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Qu’est-ce que pandas ?
Pandas est une bibliothèque open source de Python. Elle sert à manipuler, analyser et traiter des données tabulaires.
Elle permet de lire, nettoyer, transformer et visualiser facilement des données sous forme de tableaux. Son nom vient de "panel data", un terme utilisé en statistiques et en économie.
Pandas est largement utilisée en science des données, en finance, en recherche et en informatique décisionnelle.
À quoi sert pandas ?
Pandas est utilisée pour traiter efficacement des données structurées. Elle facilite les opérations complexes sur des ensembles de données de grande taille.
Elle permet d’importer des fichiers CSV, Excel, JSON ou d’accéder à des bases de données. On peut ensuite analyser ces données avec quelques lignes de code.
Des profils tech s’en servent pour l'analyse de données, les statistiques ou encore la préparation de modèles d’intelligence artificielle.
Les équipes métier (finance, RH, marketing) peuvent aussi exploiter pandas via des scripts créés par des analystes ou développeurs.
Comment fonctionne pandas ?
Pandas repose sur deux structures de données principales : Series et DataFrame.
Une Series est une liste d’éléments avec un index, similaire à une colonne unique.
Un DataFrame est une table à deux dimensions composée de plusieurs Series, comme un tableau ou une feuille Excel.
Pandas permet de filtrer, trier, fusionner, regrouper des données ou encore traiter des valeurs manquantes.
Elle s’intègre bien à d’autres bibliothèques Python comme NumPy, Matplotlib ou Scikit-learn.
Différences avec des notions proches
Excel est souvent comparé à pandas car il gère aussi des tableaux de données. Mais pandas offre plus de puissance, de vitesse et de flexibilité.
À la différence de SQL, pandas fonctionne en mémoire. Il est souvent utilisé pour manipuler des données extraites d’une base avant analyse.
NumPy est une autre bibliothèque Python. Elle est plus bas niveau, orientée calcul mathématique, tandis que pandas est conçue pour traiter des données étiquetées ou tabulaires.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un recruteur peut utiliser pandas pour analyser les données d’un pipeline de candidatures dans un fichier CSV.
Un contrôleur de gestion peut agréger les données de ventes par mois et par région avant de les visualiser.
Un data scientist structure ses données avec pandas avant d’entraîner un modèle de machine learning.
Un analyste RH peut détecter les anomalies de paye ou comparer des indicateurs sociaux entre départements.
Les équipes IT l’utilisent pour automatiser des rapports ou nettoyer les données avant migration.