Python pour la data science : Maîtrisez les bibliothèques essentielles

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Sommaire

Introduction à Python

Introduction au langage Python

Dans cette section, nous introduirons le langage Python, en parlant de son origine, de ses créateurs, et de pourquoi il est devenu si populaire dans le domaine de la programmation.

Python est un langage de programmation haut niveau, interprété, qui a été créé par Guido van Rossum et a été publié pour la première fois en 1991. Son objectif était de créer un langage facile à lire et à écrire, ce qui explique en grande partie sa popularité grandissante.

Python est réputé pour sa syntaxe simple, qui favorise un code plus clair et moins encombré. Les programmes Python sont souvent plus courts que les programmes équivalents écrits dans d’autres langages comme le C++ ou Java, car Python a une syntaxe plus compacte et dispose de puissantes structures de données intégrées.

Il est également très flexible et polyvalent, ce qui le rend approprié pour une large gamme de tâches de programmation. Il est largement utilisé dans des domaines tels que le développement web, le développement de jeux, le calcul scientifique, l’analyse de données, l’apprentissage automatique, et bien d’autres.

Python possède une large communauté de développeurs qui contribuent activement à son développement et à l’amélioration de ses fonctionnalités. Il existe de nombreuses bibliothèques et frameworks Python disponibles pour aider les développeurs à accomplir leurs tâches plus efficacement.

Histoire de Python

Python a été créé par Guido van Rossum, un programmeur néerlandais, au cours de la fin des années 1980. Le nom Python vient de l’amour de Van Rossum pour la série télévisée britannique “Monty Python’s Flying Circus”. La première version publique, Python 0.9.0, a été publiée en 1991 et introduisait déjà plusieurs aspects qui sont encore présents aujourd’hui, comme l’utilisation de l’indentation pour définir les blocs de code.

Au fil du temps, Python a continué à évoluer et à s’améliorer, avec l’introduction de nouvelles fonctionnalités et améliorations. Python 2.0, sorti en 2000, a introduit de nouvelles fonctionnalités telles que le ramasse-miettes pour la gestion de la mémoire et le support de l’Unicode. En 2008, Python 3.0 a été lancé avec l’objectif de corriger les défauts de conception du langage, même si cela signifiait introduire des changements qui n’étaient pas compatibles avec les versions précédentes.

Python a gagné en popularité grâce à sa simplicité et à sa facilité d’apprentissage, ce qui en fait un choix populaire pour les débutants en programmation. De plus, avec l’émergence de la science des données et de l’apprentissage automatique, Python est devenu le langage de prédilection pour ces domaines, en grande partie grâce à des bibliothèques puissantes comme NumPy, pandas, et scikit-learn.

Aujourd’hui, Python est utilisé dans une grande variété de domaines, du développement web à l’automatisation de scripts, en passant par l’analyse de données et l’apprentissage automatique.

Installation de l’environnement Python

Installer Python est généralement une tâche simple. Le langage est supporté sur la plupart des systèmes d’exploitation, y compris Windows, MacOS et Linux. Vous pouvez télécharger l’installateur approprié à partir du site web officiel de Python à l’adresse suivante : https://www.python.org/downloads/

Lors de l’installation de Python, vous pouvez également vouloir installer un environnement de développement intégré (IDE). Un IDE est un logiciel qui offre des outils complets pour faciliter la programmation, comme un éditeur de texte pour écrire le code, un terminal pour exécuter le code, et des outils pour le débogage.

Il existe de nombreux IDE disponibles pour Python, parmi lesquels :

  • PyCharm : Un IDE très populaire pour Python avec de nombreuses fonctionnalités, développé par JetBrains. Il existe une version gratuite (Community) et une version payante (Professional) avec des fonctionnalités supplémentaires.
  • Jupyter Notebook : Très utilisé en science des données, il permet d’écrire du code Python en combinaison avec du texte formaté et des visualisations de données, ce qui est idéal pour l’analyse exploratoire de données.
  • VS Code : Un éditeur de code source développé par Microsoft qui supporte de nombreux langages, y compris Python. Il est extensible grâce à l’ajout de plugins.

Une fois Python et votre IDE installés, vous êtes prêt à commencer à programmer !

Premiers pas dans la programmation Python

Maintenant que vous avez installé Python et choisi un IDE, il est temps de plonger dans la programmation Python. Commençons par le traditionnel “Hello, World!”.

Ouvrez votre IDE et créez un nouveau fichier Python (il doit avoir l’extension .py).

Ensuite, tapez le code suivant :

print("Hello, World!")

Enregistrez votre fichier et exécutez-le. Vous devriez voir “Hello, World!” s’afficher dans la console de votre IDE. Félicitations, vous avez écrit et exécuté votre premier programme Python !

Cependant, la programmation ne se limite pas à écrire du code qui fonctionne. Un bon programmeur doit également savoir comment gérer les erreurs et les bugs. En Python, lorsqu’une erreur se produit, une “traceback” est affichée. C’est une description détaillée de l’erreur, y compris où elle s’est produite dans votre code et quel type d’erreur c’est. Apprendre à lire ces tracebacks est une compétence essentielle pour tout programmeur Python.

2.1 Types de données en Python

Python dispose de plusieurs types de données intégrés que vous pouvez utiliser pour créer vos programmes. Comprendre ces types de données et savoir quand les utiliser est une compétence fondamentale pour tout programmeur Python.

  1. Nombres : Il y a deux types de nombres en Python – les entiers (int) et les nombres à virgule flottante (float). Les entiers sont des nombres entiers, tandis que les nombres à virgule flottante sont des nombres avec une partie décimale.

Exemple :

x = 10 # Un nombre entier
y = 3.14 # Un nombre à virgule flottante
  1. Chaînes de caractères (str) : Une chaîne de caractères est une séquence de caractères. En Python, vous pouvez créer une chaîne de caractères en entourant du texte avec des guillemets simples ou doubles.

Exemple :

greeting = "Hello, World!" # Une chaîne de caractères
  1. Listes (list) : Une liste est une collection d’éléments ordonnée et modifiable. Les éléments d’une liste sont délimités par des crochets [ ].

Exemple :

fruits = ["apple", "banana", "cherry"] # Une liste
  1. Tuples (tuple) : Un tuple est une collection d’éléments ordonnée et non modifiable. Les éléments d’un tuple sont délimités par des parenthèses ( ).

Exemple :

coordinates = (10.0, 20.0) # Un tuple
  1. Ensembles (set) : Un ensemble est une collection non ordonnée d’éléments uniques. Les éléments d’un ensemble sont délimités par des accolades { }.

Exemple :

unique_numbers = {1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5} # Un ensemble

  1. Dictionnaires (dict) : Un dictionnaire est une collection non ordonnée d’éléments stockés comme des paires clé-valeur.

Exemple :

person = {"name": "John", "age": 30} # Un dictionnaire

Dans les chapitres suivants, nous approfondirons chacun de ces types de données, en apprenant comment les utiliser et quels sont leurs avantages et inconvénients.

Introduction à la bibliothèque NumPy

Qu’est-ce que NumPy?

NumPy, qui signifie “Numerical Python”, est une bibliothèque fondamentale pour la science des données en Python. Elle fournit des structures de données et des fonctions de haute performance pour travailler avec ces structures de données.

Installation et utilisation de NumPy

Dans cette section, nous montrerons comment installer NumPy sur votre ordinateur et comment l’import Python à l’util“`python
pip install numpy


Importation :
```python
import numpy as np

Les tableaux NumPy

Le cœur de la bibliothèque NumPy est le tableau NumPy, qui est une structure de données de tableau multidimensionnel efficace. Nous allons créer nos premiers tableaux NumPy et apprendre à accéder à leurs éléments.

Création d’un tableau NumPy :

Vous pouvez créer un tableau NumPy en utilisant la fonction numpy.array(). Par exemple :

import numpy as np

# Créer un tableau 1D
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array_1d)

# Créer un tableau 2D
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d)

Cela créera deux tableaux NumPy : un tableau à une dimension (1D) et un tableau à deux dimensions (2D).

Accès aux éléments d’un tableau NumPy

Vous pouvez accéder aux éléments d’un tableau NumPy en utilisant des indices, tout comme avec les listes Python :

# Accéder à l'élément à l'indice 0 du tableau 1D
first_element = array_1d[0]

# Accéder à l'élément à la première ligne et première colonne du tableau 2D
first_element_2d = array_2d[0, 0]

Cela affichera le premier élément de chaque tableau.

Opérations de base sur les tableaux NumPy

Les tableaux NumPy supportent de nombreuses opérations mathématiques et statistiques. Par exemple, vous pouvez additionner deux tableaux ensemble, multiplier un tableau par un scalaire, calculer la moyenne des éléments d’un tableau, etc. Voici quelques exemples :

# Additionner deux tableaux
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

# Multiplier un tableau par un scalaire
d = a * 2
print(d)

# Calculer la moyenne des éléments d'un tableau
mean = np.mean(a)
print(mean)

Cela affichera le résultat de chaque opération.

Opérations de base sur les tableaux

NumPy fournit une large gamme d’opérations que vous pouvez effectuer sur les tableaux. Cela inclut les opérations arithmétiques (addition, soustraction, multiplication, division), mais aussi des opérations plus complexes comme le calcul de la moyenne, de la médiane, du maximum, du minimum,

Opérations arithmétiques

Les opérations arithmétiques de base peuvent être effectuées élément par élément sur les tableaux. Vous pouvez ajouter, soustraire, multiplier et diviser des tableaux entre eux, à condition qu’ils aient la même forme. Par exemple :

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# Addition
c = a + b
print(c)  # [5 7 9]

# Soustraction
d = b - a
print(d)  # [3 3 3]

# Multiplication
e = a * b
print(e)  # [4 10 18]

# Division
f = b / a
print(f)  # [4. 2.5 2.]

Opérations statistiques

NumPy fournit également un ensemble d’opérations pour calculer des statistiques sur les éléments d’un tableau. Par exemple, vous pouvez calculer la somme de tous les éléments, la moyenne, la médiane, l’écart type.

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Calculer la somme de tous les éléments
sum = np.sum(a)
print(sum)  # 15

# Calculer la moyenne
mean = np.mean(a)
print(mean)  # 3.0

# Calculer la médiane
median = np.median(a)
print(median)  # 3.0

# Calculer l'écart type
std_dev = np.std(a)
print(std_dev)  # 1.4142135623730951

Ces opérations peuvent être très utiles lors de l’analyse de grands ensembles de données.

La bibliothèque Pandas pour la manipulation de données

Qu’est-ce que Pandas?

Pandas est une bibliothèque de manipulation de données en Python qui fournit des structures de données et des outils d’analyse de données flexibles et efficaces. Le nom “Pandas” est dérivé de “PANel DAta”, et la bibliothèque est souvent utilisée en conjonction avec NumPy et Matplotlib pour manipuler, analyser et visualiser des données.

Pandas est particulièrement adapté pour diverses tâches en science des données, comme le nettoyage de données, la transformation de données, l’analyse de données et la visualisation de données. Avec Pandas, il est facile de charger, manipuler et analyser des données à partir de différentes sources de données, comme les fichiers CSV, Excel, SQL, et même les API web.

Pandas fournit deux types de structures de données, toutes deux construites sur NumPy :

  • Series : une structure de données unidimensionnelle similaire à un tableau, une liste ou une colonne dans une table. Chaque entrée d’une série peut être indexée par un label.
  • DataFrame : une structure de données bidimensionnelle similaire à une feuille de calcul Excel ou une table SQL. Un DataFrame est une collection de séries qui partagent le même index. Il peut être pensé comme un dictionnaire de séries.

Les structures de données de Pandas : Series et DataFrame

Les Series et les DataFrames sont les structures de données de base de la bibliothèque Pandas.

Les Series

Une Series en Pandas est un tableau unidimensionnel capable de contenir n’importe quel type de données (entiers, chaînes, nombres à virgule flottante, objets Python, etc.). Les étiquettes d’axe sont collectivement appelées index. La façon la plus simple de créer une Series est d’utiliser la méthode pd.Series().

Exemple d’une Series :

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

Les DataFrame

Un DataFrame est une structure de données bidimensionnelle, c’est-à-dire que les données sont alignées de manière tabulaire en lignes et en colonnes. Les DataFrames peuvent être construits à partir de nombreux types de données différents : listes, dictionnaires, Series, et autres DataFrames.

Exemple d’un DataFrame

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Cela affichera :

   Name  Age
0   Tom   20
1  Nick   21
2  John   19

Chargement des données avec Pandas

Pandas offre une variété de fonctions pour charger des données dans des DataFrames depuis différents formats de fichiers.

Chargement de données à partir d’un fichier CSV

Le moyen le plus courant de charger des données dans un DataFrame est à partir d’un fichier CSV (Comma Separated Values). Pour cela, nous utilisons la fonction pandas.read_csv().

Exemple :

import pandas as pd

df = pd.read_csv('chemin/vers/votre/fichier.csv')
print(df.head()) # Affiche les 5 premières lignes du DataFrame

Chargement de données à partir d’une base de données SQL

Si vos données sont dans une base de données SQL, vous pouvez également utiliser Pandas pour les extraire directement dans un DataFrame. Pour cela, vous utilisez la fonction pandas.read_sql().

Exemple :

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM ma_table', engine)
print(df.head()) # Affiche les 5 premières lignes du DataFrame

Dans cet exemple, nous utilisons SQLAlchemy pour créer un moteur de base de données SQLite en mémoire, mais vous pouvez remplacer cela par n’importe quelle chaîne de connexion de base de données valide.

La bibliothèque Pandas pour la manipulation de données

Qu’est-ce que Pandas?

Pandas est une bibliothèque logicielle de manipulation et d’analyse des données en Python. Le nom “Pandas” est dérivé de “Panel Data”, un terme d’économétrie désignant des ensembles de données qui incluent des observations sur plusieurs périodes de temps pour les mêmes individus.

Pandas fournit des structures de données flexibles et puissantes qui facilitent la manipulation de données relationnelles ou étiquetées de manière intuitive. Cela inclut les objets Series pour représenter des séries unidimensionnelles et les objets DataFrame pour représenter des tableaux de données bidimensionnels (similaires à des tableaux en SQL ou des feuilles de calcul Excel).

Avec Pandas, vous pouvez effectuer une variété de tâches sur vos données, telles que:

  • Lire et écrire des données de/vers de nombreux formats (CSV, Excel, SQL, etc.)
  • Nettoyer, filtrer et manipuler les données
  • Analyser et modéliser les données
  • Visualiser les données avec l’aide de Matplotlib, Seaborn, etc.

La puissance de Pandas réside dans sa performance, sa flexibilité, et le fait qu’il peut travailler avec des données de différentes sources et formats, ce qui en fait un outil essentiel pour tout travail de data science en Python.

Les structures de données de Pandas : Series et DataFrame

Pandas offre deux structures de données clés : les Series et les DataFrame. Les Series sont des tableaux unidimensionnels étiquetés,
tandis que les DataFrame sont des tableaux bidimensionnels étiquetés avec des colonnes potentiellement hétérogènes.

Les structures de données Series et DataFrame sont des outils essentiels dans Pandas.

  1. Series: Une Series est un tableau unidimensionnel étiqueté capable de contenir n’importe quel type de données (entiers, chaînes de caractères, nombres à virgule flottante, objets Python, etc.). Les étiquettes d’axe sont collectivement appelées index.

Exemple de création d’une Series :

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)
  1. DataFrame: Un DataFrame est une structure de données bidimensionnelle à taille variable et potentiellement hétérogène avec des axes étiquetés (lignes et colonnes). C’est l’outil le plus couramment utilisé dans la bibliothèque pandas pour la manipulation de données. Un DataFrame peut être vu comme une collection de Series.

Exemple de création d’un DataFrame à partir d’un dictionnaire Python :

import pandas as pd

data = {
   "noms": ["Sophia", "John", "Alice"],
   "ages": [25, 30, 18]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Ces structures de données facilitent une large gamme d’opérations sur les données, notamment le filtrage, l’agrégation, le groupement, le tri, la fusion, la modification et bien d’autres. Elles rendent également la manipulation de données manquantes une tâche simple.

Pandas fournit plusieurs fonctions pour charger des données à partir de différents formats de fichiers. Voici quelques exemples :

  1. Chargement des données à partir d’un fichier CSV :
import pandas as pd

df = pd.read_csv('chemin_vers_votre_fichier.csv')

Chargement des données à partir d’un fichier Excel :

import pandas as pd

df = pd.read_excel('chemin_vers_votre_fichier.xlsx')

Chargement des données à partir d’un fichier JSON :

import pandas as pd

df = pd.read_json('chemin_vers_votre_fichier.json')

Chargement des données à partir d’une base de données SQL :

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
df = pd.read_sql_table('nom_de_la_table', engine)

Dans tous ces exemples, df est un DataFrame contenant les données chargées.

Notez que pour tous ces exemples, vous devrez remplacer 'chemin_vers_votre_fichier.xxx' par le chemin vers le fichier que vous souhaitez charger. Pour le chargement à partir d’une base de données SQL, vous devrez également adapter la chaîne de connexion et le nom de la table à votre situation.

Une fois que vous avez chargé vos données, vous pouvez utiliser les méthodes de DataFrame pour les manipuler, par exemple df.head() pour afficher les premières lignes du DataFrame, ou df.describe() pour obtenir un résumé statistique des données.

Manipulation et nettoyage des données avec Pandas

Pandas est une bibliothèque Python très puissante pour la manipulation des données. Elle permet de manipuler facilement des données structurées sous forme de tableaux, avec des lignes et des colonnes.

Il y a de nombreux outils et techniques pour manipuler et nettoyer les données avec Pandas. Voici quelques-uns des plus couramment utilisés :

  • Gestion des valeurs manquantes : Pandas offre plusieurs méthodes pour gérer les valeurs manquantes, comme dropna() pour supprimer les lignes avec des valeurs manquantes, et fillna() pour remplir les valeurs manquantes avec une valeur spécifiée.
import pandas as pd

# Création d'un DataFrame avec des valeurs manquantes
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan],
    'B': [5, np.nan, np.nan],
    'C': [1, 2, 3]
})

df.dropna()  # Supprime les lignes avec des valeurs manquantes
df.fillna(value='FILL VALUE')  # Remplace les valeurs manquantes par 'FILL VALUE'

Filtrage des données : Vous pouvez utiliser des conditions pour filtrer les données. Par exemple, vous pouvez sélectionner seulement les lignes qui répondent à une certaine condition.

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

df[df['A'] > 1]  # Sélectionne seulement les lignes où la colonne 'A' est supérieure à 1

Transformation des données : Pandas offre de nombreuses méthodes pour transformer les données, comme apply() pour appliquer une fonction à chaque élément d’une colonne, et groupby() pour regrouper les données en fonction d’une certaine colonne.

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x * 2)  # Multiplie chaque élément de la colonne 'A' par 2
df.groupby('B').mean()  # Calcule la moyenne pour chaque groupe de 'B'

Ces méthodes ne sont que quelques-unes des nombreuses que Pandas offre pour manipuler et nettoyer les données. En maîtrisant ces techniques, vous pouvez préparer efficacement vos données pour l’analyse ou le machine learning.

Analyse des données avec Pandas

Une fois que vous avez nettoyé et préparé vos données avec Pandas, vous pouvez commencer à les analyser. Pandas offre de nombreuses fonctions et méthodes pour l’analyse des données. Voici quelques-unes des plus couramment utilisées :

  • Statistiques descriptives : Pandas offre plusieurs méthodes pour calculer des statistiques descriptives sur vos données, comme mean() pour la moyenne, median() pour la médiane, min() et max() pour les valeurs minimales et maximales, et std() pour l’écart-type.
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

df.mean()  # Calcule la moyenne de chaque colonne
df['A'].max()  # Calcule la valeur maximale de la colonne 'A'

Correlation : La méthode corr() vous permet de calculer la corrélation entre les colonnes de votre DataFrame. C’est utile pour comprendre les relations entre vos variables.

df.corr()  # Calcule la corrélation entre les colonnes

Groupement : La méthode groupby() vous permet de regrouper vos données en fonction d’une ou plusieurs colonnes. C’est utile pour diviser vos données en sous-ensembles pour l’analyse.

df.groupby('A').mean()  # Regroupe les données par la colonne 'A' et calcule la moyenne pour chaque groupe

Visualisation : Pandas s’intègre bien avec Matplotlib, une bibliothèque de visualisation de données en Python. Vous pouvez utiliser la méthode plot() pour créer des graphiques à partir de vos DataFrames et de vos séries.

df['A'].plot(kind='hist')  # Crée un histogramme de la colonne 'A'

Ces méthodes ne sont que quelques-unes des nombreuses que Pandas offre pour l’analyse des données. En maîtrisant ces techniques, vous pouvez obtenir des insights précieux à partir de vos données.

Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

Qu’est-ce que Matplotlib et Seaborn ?

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python. Elle permet de créer une grande variété de graphiques et de diagrammes statiques, animés et interactifs en Python. Matplotlib est extrêmement puissant, mais avec cette puissance vient la complexité : le code nécessaire pour créer même les graphiques de base peut être intimidant si vous êtes débutant en Python ou en visualisation de données.

Seaborn, d’autre part, est une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur Matplotlib. Elle fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs. Seaborn vise à rendre la visualisation une partie centrale de l’exploration et de la compréhension des données. Il offre des options de style par défaut qui sont conçues pour être plus esthétiques et modernes que celles de Matplotlib.

En termes simples, Matplotlib est une bibliothèque puissante et flexible qui vous donne un contrôle total sur vos visualisations, mais elle peut être complexe et verbeuse. Seaborn, en revanche, est plus simple et plus facile à utiliser, et crée des visualisations plus attrayantes par défaut, mais elle est moins flexible et puissante que Matplotlib.

Installation de Matplotlib et Seaborn

Pour installer Matplotlib et Seaborn, vous pouvez utiliser pip, qui est le gestionnaire de paquets de Python. Ouvrez votre terminal ou votre invite de commandes, et tapez les commandes suivantes :

Pour Matplotlib :

pip install matplotlib

Pour Seaborn :

pip install seaborn

Si vous travaillez dans un environnement Jupyter, il peut être nécessaire d’ajouter un point d’exclamation avant ces commandes pour les exécuter dans le terminal à partir du notebook :

!pip install matplotlib
!pip install seaborn

Assurez-vous que votre environnement Python est correctement configuré et que pip est à jour. Vous pouvez mettre à jour pip en utilisant la commande suivante :

pip install --upgrade pip

Une fois que vous avez installé ces bibliothèques, vous pouvez les importer et vérifier leurs versions respectives comme suit :

import matplotlib
import seaborn

print("Matplotlib version:", matplotlib.__version__)
print("Seaborn version:", seaborn.__version__)

Si ces commandes s’exécutent sans erreur, alors vous avez correctement installé Matplotlib et Seaborn et vous êtes prêt à commencer à créer des visualisations de données.

Création de graphiques avec Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui vous permet de créer une grande variété de figures, de graphiques et de diagrammes. Pour commencer à l’utiliser, vous devez l’importer. Le module pyplot est le plus souvent utilisé et est généralement importé sous le nom plt :

import matplotlib.pyplot as plt

Un exemple simple de création d’un graphique avec Matplotlib est le suivant :

import matplotlib.pyplot as plt

# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# Création du graphique
plt.plot(x, y)

# Affichage du graphique
plt.show()

Ce code crée un graphique simple de y par rapport à x. La fonction plt.plot() est utilisée pour créer le graphique, et plt.show() est utilisée pour l’afficher.

Vous pouvez également ajouter des titres, des labels pour les axes, etc. Par exemple :

# Création du graphique
plt.plot(x, y)

# Ajout de titres et de labels
plt.title("Exemple de graphique")
plt.xlabel("Valeurs de x")
plt.ylabel("Valeurs de y")

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans ce code, plt.title() est utilisé pour ajouter un titre au graphique, et plt.xlabel() et plt.ylabel() sont utilisés pour ajouter des labels aux axes.

Création de graphiques avec Seaborn

Seaborn est une autre bibliothèque de visualisation de données en Python qui est basée sur Matplotlib. Elle offre une interface de haut niveau pour créer de beaux graphiques et est spécialement utile pour visualiser des données complexes.

Tout comme Matplotlib, vous devez importer Seaborn pour commencer à l’utiliser. Il est généralement importé sous le nom sns :

import seaborn as sns

Un exemple simple de création d’un graphique avec Seaborn est le suivant 

import seaborn as sns

# Données
tips = sns.load_dataset("tips")

# Création du graphique
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans cet exemple, nous utilisons le jeu de données “tips” qui est intégré à Seaborn. La fonction sns.relplot() est utilisée pour créer un graphique de dispersion montrant la relation entre le total de la facture et le pourboire.

Seaborn rend également très facile la création de graphiques plus complexes. Par exemple, vous pouvez facilement ajouter une troisième dimension à votre graphique en utilisant le paramètre hue :

# Création du graphique
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips)

# Affichage du graphique
plt.show()

Dans ce graphique, les points sont colorés en fonction de la colonne “smoker”, ce qui ajoute une troisième dimension à notre visualisation. Seaborn prend en charge de nombreux autres types de graphiques, y compris les histogrammes, les boxplots, les heatmaps, et plus encore.

Représentation visuelle des données

L’un des principaux avantages de l’utilisation de bibliothèques de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn est leur capacité à transformer des données complexes en visualisations qui sont faciles à comprendre. Ces visualisations peuvent être extrêmement utiles pour l’exploration de données, l’analyse de données, et la présentation des résultats de votre travail.

Voici quelques-unes des représentations visuelles les plus couramment utilisées :

  1. Diagramme à barres : Idéal pour comparer la quantité, la fréquence ou d’autres mesures d’objets distincts.
sns.countplot(x='day', data=tips)
plt.show()
  1. Histogramme : Utile pour visualiser la distribution d’un ensemble de données continues.
sns.distplot(tips['total_bill'], bins=10)
plt.show()
  1. Diagramme à dispersion (Scatter plot) : Idéal pour visualiser la relation entre deux variables continues.
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.show()
  1. Boxplot : Utile pour visualiser la distribution statistique d’une variable continue, indiquant la médiane, les quartiles et les valeurs aberrantes.
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.show()
  1. Heatmap : Utile pour visualiser les corrélations entre les variables ou la densité de données.
# Calculer la matrice de corrélation
corr = tips.corr()

# Créer une heatmap
sns.heatmap(corr, annot=True)
plt.show()
  1. Pairplot : Utile pour visualiser les relations pair à pair entre toutes les variables dans un ensemble de données.
sns.pairplot(tips)
plt.show()

Ces exemples ne sont que le début de ce que vous pouvez faire avec Matplotlib et Seaborn. Avec ces bibliothèques, vous pouvez créer presque n’importe quelle visualisation de données que vous pouvez imaginer.

Introduction à Scikit-learn pour l’apprentissage automatique

Qu’est-ce que Scikit-learn?

Scikit-learn est une bibliothèque open source pour Python. Elle est construite sur NumPy, SciPy et Matplotlib. Cette bibliothèque contient un certain nombre d’outils d’apprentissage automatique à la fois supervisés et non supervisés.

L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. C’est une branche de l’intelligence artificielle basée sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre à partir de données, identifier des schémas et prendre des décisions avec un minimum d’intervention humaine.

Scikit-learn est conçu pour interagir facilement avec les autres bibliothèques scientifiques et numériques Python, notamment NumPy et Pandas. Elle offre un ensemble cohérent et facile à utiliser d’outils pour l’apprentissage automatique, y compris des méthodes pour :

  • La régression, notamment la régression linéaire, la régression logistique
  • La classification, notamment k-Nearest Neighbors, SVM (Support Vector Machines), Decision Trees, etc.
  • Le clustering, notamment K-Means et K-Means++
  • Le dimensionnement de réduction de dimensionnalité
  • La sélection de modèle
  • Le prétraitement des données

Scikit-learn est reconnu pour sa documentation claire, ses tutoriels conviviaux et son code de haute qualité. Son utilisation va de la recherche universitaire à l’industrie, y compris des applications dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, la recommandation de produits, la génomique et bien d’autres.

Préparation des données avec Scikit-learn

La préparation des données est une étape cruciale dans tout processus d’apprentissage automatique. Elle implique le nettoyage des données et leur transformation dans un format qui peut être utilisé par les algorithmes d’apprentissage automatique. Scikit-learn fournit plusieurs outils pour faciliter la préparation des données.

Nettoyage des données : Les données réelles sont souvent incomplètes, incohérentes et/ou manquantes dans certaines comportements ou tendances. Scikit-learn fournit des outils pour gérer les données manquantes, comme l’imputation, qui remplace les valeurs manquantes par la moyenne, la médiane ou le mode.

Transformation des données : Il est souvent nécessaire de transformer les données avant de les utiliser pour l’apprentissage automatique. Scikit-learn offre des fonctionnalités pour normaliser et standardiser les données, encoder des variables catégorielles, etc.

Voici un exemple de code pour la préparation des données avec Scikit-learn :

from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer

# Imputation pour les données manquantes
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# Normalisation des données numériques
scaler = StandardScaler()

# Encodage one-hot pour les variables catégorielles
encoder = OneHotEncoder()

# Combinaison de toutes les transformations
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', scaler, numerical_features),
        ('cat', encoder, categorical_features)
    ])

Dans cet exemple, numerical_features et categorical_features sont des listes des noms des colonnes correspondant aux caractéristiques numériques et catégorielles, respectivement.

Split des données : Enfin, Scikit-learn offre la fonction train_test_split pour diviser le jeu de données en un ensemble d’apprentissage et un ensemble de test. Cela permet de vérifier la performance du modèle sur des données non vues pendant la phase d’apprentissage.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Dans cet exemple, X est la matrice de caractéristiques et y est le vecteur cible, test_size est la proportion de l’ensemble de données à inclure dans l’ensemble de test, et random_state est la graine utilisée par le générateur de nombres aléatoires.

Choix des modèles avec Scikit-learn

Le choix du modèle est l’une des étapes les plus importantes dans un projet d’apprentissage automatique. Scikit-learn offre une grande variété de modèles pour les tâches de régression, de classification, de clustering et de réduction de dimensionnalité.

Régression : Les modèles de régression sont utilisés lorsque la variable cible est continue. Scikit-learn offre plusieurs modèles de régression, comme la régression linéaire, la régression Ridge et Lasso, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le gradient boosting, etc.

Classification : Les modèles de classification sont utilisés lorsque la variable cible est catégorielle. Scikit-learn propose une variété de modèles de classification, comme la régression logistique, les k-nearest neighbors, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, les forêts aléatoires, etc.

Clustering : Les modèles de clustering sont utilisés pour diviser l’ensemble de données en groupes d’éléments similaires. Scikit-learn propose plusieurs algorithmes de clustering, comme K-means, DBSCAN, etc.

Réduction de dimensionnalité : Les techniques de réduction de dimensionnalité sont utilisées pour réduire le nombre de caractéristiques dans l’ensemble de données. Scikit-learn propose plusieurs techniques de réduction de dimensionnalité, comme l’analyse en composantes principales (PCA), l’analyse discriminante linéaire (LDA), etc.

Voici comment vous pouvez créer un modèle de régression linéaire avec Scikit-learn :

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Création du modèle
model = LinearRegression()

# Entraînement du modèle
model.fit(X_train, y_train)

# Prédiction sur l'ensemble de test
y_pred = model.predict(X_test)

Dans cet exemple, X_train et y_train sont l’ensemble d’apprentissage, X_test est l’ensemble de test, et y_pred contient les prédictions du modèle sur l’ensemble de test.

Il est important de noter que le choix du modèle dépend de plusieurs facteurs, comme le type de problème (régression, classification, clustering, etc.), la taille de l’ensemble de données, le nombre de caractéristiques, etc. Il est souvent recommandé de tester plusieurs modèles et de choisir celui qui donne les meilleures performances sur l’ensemble de validation ou de test.

Formation des modèles avec Scikit-learn

La formation des modèles, aussi appelée apprentissage, est le processus par lequel un modèle d’apprentissage automatique “apprend” à partir des données. C’est une étape essentielle de tout projet d’apprentissage automatique. Voici comment vous pouvez former un modèle avec Scikit-learn :

Étape 1 : Choisir un modèle

Le choix du modèle dépend du type de problème que vous essayez de résoudre. Scikit-learn offre une grande variété de modèles pour les tâches de régression, de classification, de clustering, et de réduction de dimensionnalité. Par exemple, vous pouvez choisir un modèle de régression linéaire pour un problème de régression.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

Étape 2 : Préparation des données

Avant de former le modèle, vous devez préparer vos données. Cela peut impliquer de diviser les données en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test, de normaliser les caractéristiques, de gérer les valeurs manquantes, etc.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Étape 3 : Formation du modèle

Vous pouvez former le modèle en utilisant la méthode fit de votre modèle. Vous devez passer les données d’entraînement et les cibles correspondantes à cette méthode.

model.fit(X_train, y_train)

Étape 4 : Évaluation du modèle

Après avoir formé le modèle, vous pouvez évaluer ses performances en utilisant la méthode score de votre modèle. Cette méthode retourne le coefficient de détermination R^2 de la prédiction pour les problèmes de régression, ou la précision de la classification pour les problèmes de classification.

score = model.score(X_test, y_test)
print(f"Le score du modèle est : {score}")

Enfin, il est important de noter que la formation des modèles peut prendre beaucoup de temps, surtout avec de grandes quantités de données ou des modèles complexes. C’est pourquoi il est souvent utile d’utiliser des techniques d’optimisation, comme le réglage des hyperparamètres ou l’entraînement en parallèle.

Évaluation des performances des modèles avec Scikit-learn

L’évaluation des performances est une étape clé dans le processus d’apprentissage automatique. Elle permet de savoir à quel point le modèle est capable de faire des prédictions précises sur de nouvelles données. Voici comment vous pouvez évaluer les performances d’un modèle avec Scikit-learn :

Étape 1 : Prédictions sur l’ensemble de test

Après avoir formé votre modèle, vous pouvez utiliser la méthode predict pour faire des prédictions sur l’ensemble de test :

y_pred = model.predict(X_test)

Étape 2 : Calcul des métriques de performance

Scikit-learn propose une variété de métriques pour évaluer les performances des modèles. Le choix de la métrique dépend du type de problème (classification, régression, clustering, etc.) :

  • Pour les problèmes de régression, vous pouvez utiliser des métriques comme l’erreur quadratique moyenne (RMSE), le coefficient de détermination (R^2), etc.
  • Pour les problèmes de classification, vous pouvez utiliser des métriques comme la précision, le rappel, le score F1, l’aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), etc.

Voici un exemple d’évaluation des performances d’un modèle de régression :

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"RMSE: {rmse}")
print(f"R^2: {r2}")

Étape 3 : Interprétation des résultats

L’interprétation des résultats de l’évaluation des performances doit se faire avec soin. Une performance élevée sur l’ensemble de test ne garantit pas que le modèle se comportera bien sur de nouvelles données. Il est donc important de toujours valider les résultats avec une validation croisée ou un ensemble de validation distinct.

De plus, il est crucial de se rappeler que chaque métrique a ses propres avantages et inconvénients, et aucune métrique n’est parfaite. Par exemple, le R^2 peut être trompeur si l’ensemble de test n’est pas représentatif de la population générale, et l’AUC-ROC peut être trompeur si les classes sont fortement déséquilibrées.

Exemples de projets de Data Science avec Python

Projet 1: Analyse exploratoire de données

L’analyse exploratoire des données (EDA) est une étape essentielle de tout projet de Data Science. Elle permet de comprendre les caractéristiques principales des données, de détecter les anomalies, de tester les hypothèses et de vérifier les suppositions.

Pour ce projet, nous utiliserons un jeu de données réel, par exemple le jeu de données sur les passagers du Titanic disponible sur Kaggle. Voici les étapes principales de ce projet :

Étape 1 : Importation des données

import pandas as pd

data = pd.read_csv('titanic.csv')

Étape 2 : Exploration initiale des données

# Voir les premières lignes du dataframe
data.head()

# Voir les statistiques descriptives des colonnes numériques
data.describe()

# Voir le nombre de valeurs manquantes par colonne
data.isnull().sum()

Étape 3 : Visualisation des données

Utilisez Matplotlib et Seaborn pour visualiser les données. Par exemple, vous pouvez créer un histogramme des âges des passagers, un diagramme à barres du nombre de passagers par classe, ou un diagramme de survie par sexe et classe.

Étape 4 : Nettoyage des données

Cela peut impliquer de remplir les valeurs manquantes, de convertir les variables catégorielles en variables numériques, ou d’éliminer les outliers.

Étape 5 : Analyse plus approfondie

En fonction de vos observations initiales, vous pouvez vouloir explorer certaines questions plus en détail. Par exemple, quelles sont les caractéristiques des passagers qui ont survécu par rapport à ceux qui ne l’ont pas fait ? Y a-t-il une corrélation entre l’âge et la survie ? Qu’en est-il de la classe et de la survie ?

L’objectif de ce projet est de vous familiariser avec le processus d’EDA et de vous donner une expérience pratique de la manipulation et de l’analyse des données avec Python.

Projet 2: Prédiction à l’aide de l’apprentissage automatique

Dans ce projet, nous allons utiliser un modèle d’apprentissage automatique pour faire des prédictions sur un jeu de données. Nous utiliserons Scikit-learn pour préparer les données, choisir un modèle, l’entraîner et évaluer ses performances. Prenons l’exemple du jeu de données sur les prix des logements à Boston.

Étape 1 : Importation des données

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

Étape 2 : Préparation des données

Divisez les données en ensembles d’entraînement et de test en utilisant la fonction train_test_split de Scikit-learn.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

Étape 3 : Choix du modèle

Choisissez un modèle d’apprentissage automatique approprié pour la tâche de régression. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle de régression linéaire.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

Étape 4 : Entraînement du modèle

Entraînez le modèle sur l’ensemble d’entraînement.

model.fit(X_train, y_train)

Étape 5 : Prédiction et évaluation

Utilisez le modèle entraîné pour faire des prédictions sur l’ensemble de test et évaluez les performances en utilisant des métriques appropriées, telles que le R2 score et l’erreur quadratique moyenne (MSE).

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("MSE:", mse)
print("R2 Score:", r2)

L’objectif de ce projet est de vous familiariser avec le processus de création et d’évaluation de modèles d’apprentissage automatique avec Python et Scikit-learn. Vous pouvez explorer d’autres modèles, tels que les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support ou les réseaux de neurones, pour voir comment ils se comparent en termes de performances.

Projet 3: Visualisation de données complexes

Dans ce projet, nous allons utiliser Matplotlib et Seaborn pour visualiser des données complexes. Nous allons utiliser le jeu de données “Iris” qui est un ensemble de données multivariées introduit par le statisticien et biologiste britannique Ronald Fisher.

Étape 1 : Importation des données

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

Étape 2 : Exploration des données

print(iris.head())

Étape 3 : Visualisation de données univariées

Visualisez la distribution de chaque caractéristique à l’aide d’un histogramme ou d’un diagramme de densité.

sns.displot(iris['petal_length'], kde=True)

Étape 4 : Visualisation de données bivariées

Visualisez la relation entre deux caractéristiques à l’aide d’un nuage de points.

sns.jointplot(x='petal_length', y='petal_width', data=iris)

Étape 5 : Visualisation de données multivariées

Visualisez la relation entre trois caractéristiques ou plus à l’aide d’un pairplot ou d’une heatmap.

sns.pairplot(iris, hue='species')

L’objectif de ce projet est d’explorer les différentes méthodes de visualisation de données et de comprendre comment elles peuvent être utilisées pour extraire des informations significatives à partir de jeux de données complexes.

Conclusion et ressources pour continuer à apprendre

Résumé du livre

Dans ce livre, nous avons couvert une multitude de sujets importants pour devenir compétent en data science avec Python. Nous avons commencé par une introduction à Python, en explorant sa syntaxe et ses structures de données. Nous avons ensuite plongé dans la bibliothèque NumPy pour le calcul numérique, suivi de la bibliothèque Pandas pour la manipulation et l’analyse de données.

Nous avons également exploré des bibliothèques de visualisation de données comme Matplotlib et Seaborn pour créer des graphiques et des visualisations significatives. Nous avons ensuite introduit Scikit-learn, une bibliothèque puissante pour l’apprentissage automatique, et nous avons discuté de la préparation des données, du choix des modèles, de la formation des modèles et de l’évaluation des performances.

Enfin, nous avons fourni des exemples de projets de data science pour mettre en pratique les compétences acquises tout au long du livre.

La data science est un domaine en constante évolution avec de nouvelles techniques et technologies qui émergent régulièrement. Nous espérons que ce livre vous a donné une solide introduction à la data science avec Python et vous a préparé à continuer à apprendre et à explorer ce domaine passionnant.