Étendre et manipuler les données

Python intermédiaire pour la finance

Kennedy Behrman

Data Engineer, Author, Founder

PCE

Dépenses de consommation personnelles (PCE)

PCE =

Python intermédiaire pour la finance

PCE

Dépenses de consommation personnelles (PCE)

PCE = PCDG

Biens durables

Une cuisinière

1 By cactus cowboy 2 Open Clipart, CC0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=64953673
Python intermédiaire pour la finance

PCE

Dépenses de consommation personnelles (PCE)

PCE = PCDG + PCNDG

Biens non durables

Ananas

1 By Smart Servier 2 https://smart.servier.com/, CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=74765623
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PCE

Dépenses de consommation personnelles (PCE)

PCE = PCDG + PCNDG + PCESV

Services

Homme avec une tablette

1 By Clip Art by Vector Toons 2 Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=65937611
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PCE - ajout et suppression de colonnes

DATE PCDGA
1929-01-01 9.829
1930-01-01 7.661
1931-01-01 5.911
1932-01-01 3.959
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce['PCND'] = [[33.941,
                30.503,
                25.798000000000002,
                20.169]
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce
DATE PCDG PCND
1929-01-01 9.829 33.941
1930-01-01 7.661 30.503
1931-01-01 5.911 25.798
1932-01-01 3.959 20.169
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de colonnes

pce
DATE PCDG PCND
1929-01-01 9.829 33.941
1930-01-01 7.661 30.503
1931-01-01 5.911 25.798
1932-01-01 3.959 20.169 
pcesv
PCESV
0 33.613
1 31.972
2 28.963
3 24.587
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce['PCESV'] = pcesv

pce
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce['PCESV'] = pcesv

pce
DATE PCDG PCND PCESV
1929-01-01 9.829 33.941 33.613
1930-01-01 7.661 30.503 31.972
1931-01-01 5.911 25.798 28.963
1932-01-01 3.959 20.169 24.587
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce['PCE'] = pce['PCDG'] + pce['PCND'] + pce['PCESV']
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce['PCE'] = pce['PCDG'] + pce['PCND'] + pce['PCESV']
DATE PCDG PCND PCESV PCE
1929-01-01 9.829 33.941 33.613 77.383
1930-01-01 7.661 30.503 31.972 70.136
1931-01-01 5.911 25.798 28.963 60.672
1932-01-01 3.959 20.169 24.587 48.715
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PCE - ajout et suppression de colonnes

pce.drop(columns=['PCDG', 'PCND', 'PCESV'], 
         axis=1, 
         inplace=True)
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de colonnes

pce.drop(columns=['PCDG', 'PCND', 'PCESV'], 
         axis=1, 
         inplace=True)
DATE PCE
1929-01-01 77.383
1930-01-01 70.136
1931-01-01 60.672
1932-01-01 48.715
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PCE - ajout et suppression de lignes

new_row
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PCE - ajout et suppression de lignes

new_row
DATE PCE
1933-01-01 45.945 
pce.append(new_row)
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PCE - ajout et suppression de lignes

new_row
DATE PCE
1933-01-01 45.945 
pce.append(new_row)
DATE PCE
1929-01-01 77.383
1930-01-01 70.136
1931-01-01 60.672
1932-01-01 48.715
1933-01-01 45.945
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de lignes

Ajouter plusieurs lignes

new_rows = [ row1, row2, row3
]
for row in new_rows:
    pce = pce.append(row)
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PCE - ajout et suppression de lignes

Ajouter plusieurs lignes

for row in new_rows:
    pce = pce.append(row)
DATE PCE
1929-01-01 77.383
1930-01-01 70.136
1931-01-01 60.672
1932-01-01 48.715
1933-01-01 45.945
1934-01-01 51.461
1935-01-01 55.933
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PCE - ajout et suppression de lignes

pce.drop(['1934-01-01',
          '1935-01-01',
          '1936-01-01',
          '1937-01-01',
          '1938-01-01',
          '1939-01-01'], 
          inplace=True)
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de lignes

pce.drop(['1934-01-01',
          '1935-01-01',
          '1936-01-01',
          '1937-01-01',
          '1938-01-01',
          '1939-01-01'], 
          inplace=True)
DATE PCE
1929-01-01 77.383
1930-01-01 70.136
1931-01-01 60.672
1932-01-01 48.715
1933-01-01 45.945
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de lignes

all_rows = [row1, row2, row3, pce]

pd.concat(all_rows)
Python intermédiaire pour la finance

PCE - ajout et suppression de lignes

all_rows = [row1, row2, row3, pce]

pd.concat(all_rows)
DATE PCE
1929-01-01 77.383
1930-01-01 70.136
1931-01-01 60.672
1932-01-01 48.715
1933-01-01 45.945
1934-01-01 51.461
1935-01-01 55.933
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PCE - opérations sur les DataFrames

ec = 0.88
pce * ec
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PCE - opérations sur les DataFrames

ec = 0.88
pce * ec
DATE PCE
1934-01-01 45.28568
1935-01-01 49.22104
1936-01-01 54.72544
1937-01-01 58.81832
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PCE - map

def convert_to_euro(x):
    return x * 0.88

pce['EURO'] = pce['PCE'].map(convert_to_euro)
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PCE - map

def convert_to_euro(x):
    return x * 0.88

pce['EURO'] = pce['PCE'].map(convert_to_euro)
DATE PCE EURO
1934-01-01 51.461 45.28568
1935-01-01 55.933 49.22104
1936-01-01 62.188 54.72544
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Produit intérieur brut (PIB)

  • PIB = PCE + GE + GPDI + NE

  • PCE : Personal Consumption Expenditures (dépenses de consommation personnelles)

  • GE : Government Expenditures (dépenses publiques)

  • GPDI : Gross Private Domestic Investment (investissement intérieur privé brut)

  • NE : Net Exports (exportations nettes)

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PIB - apply

map : éléments d'une colonne (série)

apply : sur les lignes ou les colonnes

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PIB - apply

GCE GPDI NE PCE
DATE
1929-01-01 9.622 17.170 0.383 77.383
1930-01-01 10.273 11.428 0.323 70.136
1931-01-01 10.169 6.549 0.001 60.672
1932-01-01 8.946 1.819 0.043 48.715
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PIB - apply

gdp.apply(np.sum, axis=1)
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PIB - apply

gdp['GDP'] = gdp.apply(np.sum, axis=1)
GCE GPDI NE PCE GDP
DATE
1929-01-01 9.622 17.170 0.383 77.383 104.558
1930-01-01 10.273 11.428 0.323 70.136 92.160
1931-01-01 10.169 6.549 0.001 60.672 77.391
1932-01-01 8.946 1.819 0.043 48.715 59.523
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Passons à la pratique !

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