Manipulation des données avec Python

1. Introduction à Pandas et NumPy

• Series et DataFrame : structures de base

• Chargement de données : read_csv(), read_excel()

• Aperçu rapide : head(), info(), describe()

2. Sélection et filtrage de données

• Accès aux colonnes et lignes : loc[], iloc[]

• Filtres conditionnels

• Tri et indexation

3. Nettoyage des données

• Détection et gestion des valeurs manquantes

• Correction de types de données

• Suppression et remplacement de valeurs

4. Transformations et agrégations

• Création de nouvelles colonnes

• GroupBy et agrégation de données

• Opérations de fusion et jointures

5. Bonnes pratiques

• Travail avec des copies de données

• Nommage clair des variables

• Gestion de la mémoire pour gros volumes