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Comment allez vous en ce {}?\".format(\"XX\", \"Mardi 19 septembre\")\n", + "print(salutation)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "20165055", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "4" + ] + }, + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "len(\"toto\")" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "df9c9452", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Les listes " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "id": "4028380e", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "q\n", + "TOTO\n", + "['q', 2]\n", + "[3, 5]\n", + "[5, 5, 5, 5]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = [1,'q',2,3,5,8,'TOTO']\n", + "print (a[1])\n", + "print (a[-1])\n", + "print (a[1:3])\n", + "print (a[-4:-2])\n", + "print([5]*4)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "f2ab3b16", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "range(4, 10)\n", + "range(5, 50, 3)\n", + "[3, 1, 4, 1, 5, 9]\n", + "6\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print (range(4, 10))\n", + "print (range(5, 50, 3))\n", + "print ([3,1,4] + [1,5,9])\n", + "print (len(range(4, 10)))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "6910d310", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Les tests" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "817fddfd", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Cinq!\n", + "C'est 3\n", + "True\n", + "False\n", + "True\n", + "True\n", + "True\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a = 2\n", + "if 5 > a:\n", + " print (\"Cinq!\")\n", + "else:\n", + " print (\"a!\")\n", + "\n", + "#Zoom sur indentation\n", + "num=3\n", + "if num == 1:\n", + " print (\"C'est 1\")\n", + "elif num == 2:\n", + " print (\"C'est 2\")\n", + "elif num == 3:\n", + " print (\"C'est 3\")\n", + "else :\n", + " print (\"Autre que 1, 2 et 3\")\n", + "\n", + "print(num in [1,2,3])\n", + "print(num not in [1,2,3])\n", + "print(num != 5)\n", + "\n", + "print(num in [1,2,3] and num >0)\n", + "\n", + "print(not 5==3)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "aeab973b", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Les boucles " + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "98874653", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[6, 7, 8]\n", + "132 ns ± 1.59 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000,000 loops each)\n", + "[24333339, 24333340, 24333341]\n", + "[6, 7, 8]\n", + "84.1 ns ± 2.37 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)\n", + "[3, 4, 5]\n", + "0 3\n", + "1 4\n", + "2 5\n" + ] + } + ], + "source": [ + "a=[3,4,5]\n", + "#Boucle for\n", + "for i in range(len(a)):\n", + " a[i] += 3\n", + "print (a)\n", + "%timeit for i in range(len(a)):a[i] += 3\n", + "print (a)\n", + "\n", + "b=[3,4,5]\n", + "print([i+3 for i in b])\n", + "%timeit [i+3 for i in b]\n", + "print (b)\n", + "\n", + "for i,item in enumerate(b):\n", + " print(i,item)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "id": "fd4a92a4", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "démarrage boucle\n", + "0\n", + "3\n", + "6\n", + "9\n", + "12\n", + "15\n", + "18\n", + "21\n", + "24\n", + "27\n", + "30\n", + "33\n", + "36\n", + "39\n", + "42\n", + "45\n", + "48\n", + "51\n", + "increment de 10\n", + "62\n", + "65\n", + "68\n", + "71\n", + "74\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Boucle While , break et continue\n", + "print(\"démarrage boucle\")\n", + "i=0\n", + "while i<100:\n", + " print(i)\n", + " i+=1\n", + " if i==52:\n", + " i+=10\n", + " print(\"increment de 10\")\n", + " continue\n", + " i+=2\n", + " if i ==77:\n", + " break" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "2e0f45f4", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Les fonctions" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "id": "02221362", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "9\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def square(x):\n", + " return x*x\n", + "print (square(3))" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "47b418bb", + "metadata": {}, + "source": [ + "### Pandas - Gestion de DataFrame" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "f79b9e1e", + "metadata": {}, + "source": [ + "Les principales possibilités de cette librairie sont :\n", + "\n", + "- __récupérer des données__ depuis des fichiers CSV, tableaux Excel, des pages web, etc. ;\n", + "- grouper, découper, alléger, déplacer, écrire les données sous forme de __DataFrame__, tracer des graphiques simplifiés ;\n", + "- ces données peuvent être à une ou deux dimensions, ou encore temporelles avec ou sans périodicité.\n", + "\n", + "Le développement de cette bibliothèque s'inscrit dans la problématique de disposer d'outils pour **manipuler de gros volumes de données dans le but de leur exploitation scientifique ou commerciale**." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "fcd5703d", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Series" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "1bc75a8f", + "metadata": {}, + "source": [ + "Le type de base dans Pandas est la série. Une série est un vecteur de valeurs de variables." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "6123894c", + "metadata": {}, + "source": [ + "1. Importer **la librairie pandas** et créer **une série contenant la suite des chiffres de 1 à 5 et des index alphabétiques de \"a\" à \"e\"**. \n", + "2. **Afficher cette série.**\n", + "3. **Afficher ses index.**\n", + "4. **Afficher sa moyenne.**\n", + "5. **Afficher la valeur de l'index \"b\" de cette série**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "id": "dc035fc6", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "a 1\n", + "b 2\n", + "c 3\n", + "d 4\n", + "e 5\n", + "dtype: int64\n", + "Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')\n", + "3.0\n", + "2\n", + "2\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Ecrivez votre code ici\n", + "\n", + "serie = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5})\n", + "\n", + "print(serie)\n", + "print(serie.index)\n", + "print(serie.mean())\n", + "print(serie['b'])\n", + "print(serie.b)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "6f01d48f", + "metadata": {}, + "source": [ + "#### Dataframes" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "ac9eb45b", + "metadata": {}, + "source": [ + "Le dataframe est l’**extension en 2 dimensions des series**. Il peut être vu comme un empilement de series dont les index sont partagés (et donc intrinsèquement alignés), ou comme dans un tableur où les index sont les numéros de lignes et les noms des series les noms des colonnes." + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "c88c2361", + "metadata": {}, + "source": [ + "Un dataframe se comporte comme un dictionnaire dont les cléss sont les noms des colonnes et les valeurs sont des series.\n", + "On peut créer un dataframe à partir de dictionnaires, de liste de listes ou de liste de series, d’arrays numpy, de fichier Excel ou CSV, depuis des bases de données, …" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "a46cc71c", + "metadata": {}, + "source": [ + "6. Créer **deux séries s et t** contenant **un échantillon de 4 valeurs issues d'une loi normale centrée réduite** et ayant pour **index** :\n", + " - **1, 2, 3, 5 pour s**\n", + " - **1, 2, 3, 4 pour t**\n", + "\n", + "Afficher ces séries." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "id": "fb8a02fc", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1 0.053135\n", + "2 0.538664\n", + "3 0.576006\n", + "5 -0.694670\n", + "dtype: float64 1 1.683220\n", + "2 0.271148\n", + "3 1.446795\n", + "4 -0.840798\n", + "dtype: float64\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from numpy.random import standard_normal\n", + "\n", + "s = pd.Series(standard_normal(size=4), index=[1, 2, 3, 5])\n", + "\n", + "t = pd.Series(standard_normal(size=4), index=[1, 2, 3, 4])\n", + "\n", + "print(s, t)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "6eee7875", + "metadata": {}, + "source": [ + "7. Créer **une dataframe** contenant **les deux séries, avec leur nom pour noms de colonnes.** L'afficher." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "id": "c414f7ab", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " s t\n", + "1 0.053135 1.683220\n", + "2 0.538664 0.271148\n", + "3 0.576006 1.446795\n", + "4 NaN -0.840798\n", + "5 -0.694670 NaN\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Ecrivez votre code ici\n", + "df = pd.DataFrame({\n", + " 's': s,\n", + " 't': t\n", + "})\n", + "\n", + "print(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "cd598463", + "metadata": {}, + "source": [ + "8. **Les opérations sur une DataFrame :**\n", + "\n", + "Créer **une nouvelle colonne \"SUM**\", ayant pour valeur **la somme des deux séries ligne à ligne**. Afficher la DataFrame." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "id": "d385358c", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " s t SUM\n", + "1 0.053135 1.683220 1.736354\n", + "2 0.538664 0.271148 0.809813\n", + "3 0.576006 1.446795 2.022801\n", + "4 NaN -0.840798 NaN\n", + "5 -0.694670 NaN NaN\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Ecrivez votre code ici\n", + "df['SUM'] = df['s'] + df['t']\n", + "\n", + "print(df)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "4e0b5d39", + "metadata": {}, + "source": [ + "9. Afficher la moyenne de la colonne \"SUM\"." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "id": "004ea932", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1.5229892450910516\n" + ] + } + ], + "source": [ + "#Ecrivez votre code ici\n", + "print(df['SUM'].mean())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "85819ac6", + "metadata": {}, + "source": [ + "### La bibliothèque NumPy" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "bd3c0f85", + "metadata": {}, + "source": [ + "**La bibliothèque NumPy permet d’effectuer des calculs numériques avec Python. Elle introduit une gestion facilitée des tableaux de nombres.**\n", + "\n", + "Pour info : Pandas ou Numpy ? Dans le cas de Pandas, ce ne sont pas tout-à-fait des matrices mais des tables de données : la même table peut contenir différents types de données, des nombres, des chaînes de caractères, des booléens, des dates… Les données se manipulent comme des bases de données et les Dataframe de pandas sont optimisées pour ça. Chaque colonne porte un nom. Numpy propose des matrices à une ou plusieurs dimensions optimisées pour le calcul matriciel. Ces matrices ne contiennent que des nombres et tous du même type.\n", + "\n", + "**--> Pour faire des calculs matriciels, on choisit numpy. Pour faire de la gestion de base de données telle qu'une jointure de table, on choisit pandas.**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "id": "00a23f75", + "metadata": {}, + "source": [ + "10. A l'aide de la librairie Numpy, générer **un échantillon issu d'une loi normale centrée réduite de 250 valeurs**. L'**afficher**.\n", + "11. Créer **une série contenant l'échantillon précédent**. Les **index** de cette série consisteront en **un historique journalier à compter du 01/01/2012** (*indice : pour la définition des index, utiliser la fonction date_range de pandas*). **Afficher cette série**.\n", + "12. Importer la **fonction offsets de pandas** et créer **une nouvelle range d'index** en repartant de la range d'index précédente mais en sélectionnant **un jour sur deux**. **Afficher cette range d'index**." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "id": "90c3ce0c", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "[ 1.26850579 -0.53602014 1.18237229 0.88645126 -0.03397872 -2.45881857\n", + " 1.76550925 0.97842704 -1.23803463 -1.17616532 -1.07298085 0.28692028\n", + " -1.25844656 -0.27629662 0.16911664 1.68324856 -0.45549311 0.92244219\n", + " 0.50774379 -0.26813407 0.7254944 -0.27876468 1.2876827 0.0724938\n", + " 0.6602081 -0.5579877 1.32527871 2.00923662 0.25209214 0.9672155\n", + " 1.0227091 -1.10271854 0.29061504 -0.43933754 1.30977419 0.43179925\n", + " 0.32568659 0.55678212 0.23101913 -1.89053731 -0.82680632 1.84303816\n", + " -1.15812936 -0.18703471 -0.7412374 1.30641493 2.35216301 1.68099702\n", + " 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