Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous allons explorer l'art du chargement de fichiers CSV en utilisant la librairie Panda. La majorité des données en entreprise sont stockées dans des formats de fichiers divers ou des bases de données pouvant être exportées en CSV, qui signifie comma separated values (valeurs séparées par des virgules). Panda, avec sa fonction read_csv, permet de convertir ces fichiers en data frames.
Nous aborderons également des cas où des séparateurs autres que la virgule, comme le point-virgule, sont utilisés, et comment définir ces séparateurs pour garantir une lecture correcte du fichier. Les problèmes d'encodage seront aussi discutés, notamment l'utilisation de l'encodage UTF-8 pour assurer la compatibilité des caractères spéciaux sur différents systèmes et navigateurs.
Enfin, pour les fichiers de très grande taille, nous verrons des stratégies d'optimisation de la performance en chargeant les données par lots tout en conservant la structure des entêtes de colonnes.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont :
- Comprendre comment charger des fichiers CSV avec Panda
- Apprendre à gérer différents séparateurs de colonnes
- Traiter les problèmes d'encodage
- Optimiser le chargement de fichiers de grande taille
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, vous devez avoir des connaissances de base en Python et être familier avec les concepts de manipulation de données.
Métiers concernés
Cette compétence est essentielle pour les métiers tels que :
- Analyste de données
- Data Scientist- Développeur Python.
Alternatives et ressources
En alternative à Panda, vous pouvez utiliser des outils comme Excel, Google Sheets, ou d'autres bibliothèques Python comme csv et numpy.
Questions & Réponses
read_csv
de la librairie Panda permet de charger un fichier CSV et de le transformer en data frame.
read_csv
en utilisant le paramètre sep
.