Manipulation des données avec Python
Manipulation des données avec Python
La manipulation des données avec Python est une compétence incontournable pour tout développeur ou analyste.
Qu’il s’agisse de traiter des fichiers texte, d’organiser des informations dans des listes ou d’utiliser des bibliothèques puissantes comme Pandas, Python offre une flexibilité exceptionnelle.
Dans cet article, nous allons explorer les bases essentielles pour manipuler efficacement vos données.
1. Les listes en Python
Les listes permettent de stocker plusieurs éléments dans une seule variable. Elles sont très utilisées pour gérer des ensembles de données.
# Exemple de liste
fruits = ["pomme", "banane", "orange"]
print(fruits[0]) # affiche "pomme"
fruits.append("kiwi") # ajouter un élément
print(fruits)
👉 Consultez également notre guide sur
l’introduction à la programmation pour comprendre les structures de base.
2. Les dictionnaires
Les dictionnaires permettent d’associer des clés à des valeurs, idéals pour représenter des données structurées.
# Exemple de dictionnaire
etudiant = {
"nom": "Sami",
"age": 21,
"filiere": "Informatique"
}
print(etudiant["nom"]) # affiche Sami
👉 Cette notion est fondamentale dans le cadre de la
formation accélérée Python.
3. Manipulation des fichiers
Python permet de lire et écrire des fichiers très facilement, ce qui est essentiel dans le traitement de données.
# Écriture dans un fichier
with open("exemple.txt", "w") as f:
f.write("Bonjour, voici une ligne de texte.")
# Lecture du fichier
with open("exemple.txt", "r") as f:
contenu = f.read()
print(contenu)
4. Introduction à Pandas
La bibliothèque Pandas est incontournable pour analyser et manipuler de grandes quantités de données.
Elle permet de travailler facilement avec des tableaux (DataFrame).
import pandas as pd
# Exemple d'utilisation de Pandas
donnees = {
"Nom": ["Ahmed", "Leila", "Sami"],
"Âge": [20, 22, 21],
"Ville": ["Tunis", "Sfax", "Sousse"]
}
df = pd.DataFrame(donnees)
print(df)
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5. Exercices pratiques
- Créer une liste de 5 prénoms et les afficher un par un.
- Créer un dictionnaire contenant vos informations personnelles et afficher votre âge.
- Lire un fichier texte et compter le nombre de mots.
- Créer un DataFrame Pandas avec des données fictives et l’afficher.
Conclusion
La manipulation des données avec Python est la clé pour réussir dans le développement et l’analyse.
En maîtrisant les listes, dictionnaires, fichiers et bibliothèques comme Pandas, vous pourrez traiter et exploiter efficacement toutes sortes d’informations.
