En résumé

Python pour utilisateurs et utilisatrices de chiffriers

Chris Cardillo

Data Scientist

Chapitre 1

• Importer avec pd.read_excel()
• Explorer avec .head(), .describe() et .info()
• Filtrer avec df[df[column] == 'value']
• Créer avec df[new_column] = df[old_column] + 1

Chapitre 2

• Regrouper avec df.group_by().sum()

Chapitre 3

• Feuilles multiples avec pd.ExcelFile() et .parse()
• .merge() et jointures gauches
• Fonctions, méthodes et attributs

Chapitre 4

• sns.barplot() et plt.show()
• plt.title(), plt.xlabel() et plt.ylabel()
• sns.set_style() et sns.despine()
• hue

Prochaines étapes

• Suggestion de cours : Data Manipulation with pandas
• Suggestion de parcours de carrière : Data Analyst with Python
• Ressource de la communauté DataCamp : Aide-mémoire

Bonne chance !

Python pour utilisateurs et utilisatrices de chiffriers