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Chargement et Manipulation de Fichiers CSV avec Panda

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Découvrez comment charger des fichiers CSV et les transformer en data frames à l'aide de la fonction read_csv de la librairie Panda.

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

Un fichier CSV est un fichier texte contenant des données sous forme de valeurs séparées par des virgules. L'acronyme CSV signifie comma separated values.
La fonction read_csv de la librairie Panda permet de charger un fichier CSV et de le transformer en data frame.
Si le fichier CSV utilise un séparateur différent de la virgule, tel que le point-virgule, vous pouvez spécifier ce séparateur dans la fonction read_csv en utilisant le paramètre sep.