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Scrapping des Données Web avec Panda

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Chapitre 3 Leçon 6
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Découvrez comment extraire des données internet nons formatées et les transformer en formats exploitables avec Panda.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Lors de l'analyse de données provenant d'internet, il arrive souvent que celles-ci ne soient pas disponibles sous des formats standards tels que CSV ou Excel. Dans ce cas, le scrapping s'impose comme une méthode incontournable. À travers cette leçon, nous allons apprendre à utiliser la fonction read_html de Panda pour récupérer et transformer des données HTML en un format exploitable, à savoir un data frame. Nous démontrerons cela avec des exemples pratiques issus du site Wikipédia, notamment des données démographiques mondiales et françaises.

Cette vidéo couvre les étapes suivantes :

  • Introduction au scrapping et à la fonction read_html
  • Analyse et extraction de contenu HTML
  • Nettoyage et transformation des données extraites en data frames utilisables
  • Configuration avancée de la fonction pour filtrer les données pertinentes

Nous explorerons aussi les défis courants, comme le nettoyage des données et l'utilisation de sélecteurs CSS précis, en soulignant l'importance de bibliothèques supplémentaires telles que Beautiful Soup pour optimiser le processus.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont d'enseigner les principes fondamentaux du scrapping de données web avec Panda, de démontrer la transformation de données HTML en data frames, et de sensibiliser à l'importance du nettoyage et du filtrage des données pour des analyses plus précises.

Prérequis pour cette leçon

Les prerequis pour cette vidéo incluent une connaissance de base en Python, une familiarité avec Panda, ainsi qu'une compréhension élémentaire du HTML et des structures de données tabulaires.

Métiers concernés

Les méthodes et techniques présentées dans cette vidéo sont particulièrement utiles pour les analystes de données, les développeurs web, les spécialistes en marketing numérique et les chercheurs travaillant avec de grandes quantités de données non structurées issues du web.

Alternatives et ressources

Les alternatives incluent des outils comme Beautiful Soup, Selenium et des services web de scraping tels que Scrapy.

Questions & Réponses

Le scrapping de données web est le processus qui consiste à extraire des informations d'une page web en analysant son code HTML et en transformant les données récupérées en formats exploitables tels que des data frames.
Panda est utilisé pour le scrapping de données car il permet de transformer facilement des données HTML en data frames, ce qui facilite l'analyse et le traitement des données avec les puissantes fonctionnalités de manipulation de données offertes par la bibliothèque.
Les défis courants incluent l'extraction précise des données pertinentes, le nettoyage des données extraites pour enlever les caractères inutiles ou les balises HTML et l'utilisation de sélecteurs CSS pour affiner le filtrage des informations.