Construction d’indices personnalisés ; obtention de données à partir du Web ; analyse des statistiques ; Python ou R ?
Comment analyser les données avec python ?
Python met à portée l’analyse complexe de données grâce à une seule API : Panda Python. Sous son nom d’animal, Pandas est une puissante bibliothèque polyvalente qui va vous permettre de réaliser facilement des analyses complexes de données.
Qu’est-ce que Pandas python ?
Pandas est une bibliothèque écrite pour le langage de programmation Python permettant la manipulation et l’analyse des données. Elle propose en particulier des structures de données et des opérations de manipulation de tableaux numériques et de séries temporelles.
Comment maîtriser python ?
- Step 1: Apprendre les bases et les cas d’utilisation du langage Python. …
- Step 2: Identifiez pourquoi vous voulez apprendre le langage python. …
- Step 3: Choisissez un cours en ligne. …
- Step 4: Télécharger un éditeur de code. …
- Step 5: Familiarisez-vous avec d’autres ressources. …
- Step 6: Rejoindre une communauté en ligne.
- Désinstaller tous les python et anaconda.
- Ouvrir spyder et d’importation.
- Si vous obtenez une erreur, tapez à l’invite de commande. pip install nom_du_module.
- Manipuler > Prise en main.
- Analyser > Statistiques introductives.
- Manipuler > Manipulations de données.
- Analyser > Statistiques intermédiares.
- Syntaxe : replace(data, replace-val)
- Syntaxe : mute(new-col-name = rowSums(.))
- Syntaxe : rowSums(.)
- Syntaxe : summarise_all (somme)
- Calculez les 1er et 3ème quartiles (nous parlerons de ce qu’ils sont juste un peu).
- Évaluez l’intervalle interquartile (nous les expliquerons également un peu plus bas).
Comment se servir de R ?
Pour utiliser le logiciel R sous Windows, il faut ouvrir une session de travail. Pour ouvrir une session sous Windows, il faut cliquer sur l’icône R du bureau de façon à ouvrir une fenêtre. Les données de travail et les commandes utilisées seront alors enregistrées à l’endroit où R a été installé.
Comment parcourir un dictionnaire python ?
On peut parcourir un dictionnaire grâce aux méthodes: keys() : parcourt les clés. values() : parcourt les valeurs. items() : parcourt les couples clé-valeur.
Pourquoi utiliser pandas ?
Pandas simplifie la lecture de fichiers de tout type : csv, xlsx, txt, json ou encore d’un dictionnaire python. Les données lues sont stockées dans des dataframes. Un dataframe est une structure de données permettant de stocker les données selon deux dimensions : lignes et colonnes.
Comment importer pandas sur Python ?
python: après l’installation d’anaconda, comment importer des pandas
Pourquoi utiliser NumPy ?
À quoi sert NumPy ? Les avantages. NumPy est très utile pour effectuer des calculs logiques et mathématiques sur des tableaux et des matrices. Cet outil permet d’effectuer ces opérations bien plus rapidement et efficacement que les listes Python.
Comment faire des analyses avec R ?
Si vous débutez avec R et RStudio, nous vous conseillons de parcourir en premier lieu les chapitres suivants :
Comment entrer des données dans R ?
La démarche pour importer ces données dans R est d’abord de les enregistrer dans un format de type texte. Sous Excel, on peut ainsi sélectionner Fichier, Enregistrer sous, puis dans la zone Type de fichier, choisir soit Texte (séparateur tabulation), soit CSV (séparateur : point-virgule).
Comment faire une somme sur R ?
Somme sur plusieurs lignes et colonnes à l’aide du package dplyr dans R
Comment trouver les valeurs aberrantes Python ?
Valeurs aberrantes /Outliers
Une façon assez simple de détecter ces valeurs est de réaliser un box-plot pour chacune des variables. Un box plot est un graphique sous forme de rectangle où sont décrites les statistiques de la variables (les quartiles (Q1, médiane, Q3).
Comment trouver des valeurs aberrantes ?
Une valeur aberrante dans une distribution est un nombre qui est plus d’une fois et demie la longueur de la boîte à l’écart du quartile inférieur ou supérieur. Specifically, si un nombre est inférieur à Q1 – 1,5×IQR ou supérieur à Q3 + 1,5×IQR, alors c’est une valeur aberrante.
Comment detecter les valeurs aberrantes ?
Détecter les valeurs aberrantes via la méthode de l’écart type. Une autre approche consisterait à utiliser la variation de la demande autour de la moyenne historique et à exclure les valeurs exceptionnellement éloignées de cette moyenne, selon un certain intervalle compris entre deux seuils centrés sur la demande .
Comment savoir si une donnée est aberrante ?
Une donnée éloignée (aberrante) est une valeur de la distribution qui est inférieure à 1,5 fois l’étendue interquartile par rapport à Q1 ou qui est supérieure à 1,5 fois l’étendue interquartile par rapport à Q3 .
Comment trouver les valeurs aberrantes Excel ?
Pour trouver les valeurs aberrantes dans un ensemble de données, nous utilisons les étapes suivantes:
Comment identifier les Outliers ?
Une méthode classiquement employée pour détecter les outliers, consiste à réaliser un boxplot. On parle alors de méthode de détection univariée car elle ne concerne qu’une seule dimension, ou variable.
Comment trouver les quartiles ?
Définition : L’écart interquartile d’une série statistique de premier quartile Q1 et de troisième quartile Q3 est égal à la différence Q3 – Q1. Exemple : Pour la série étudiée dans le chapitre, l’écart interquartile est : Q3 – Q1 = 3 – 1 = 2.
Comment trouver le Q1 et Q3 ?
Le quartile inférieur, ou premier quartile (Q1), est la valeur au-dessous de laquelle se trouvent 25 % des données lorsqu’elles sont arrangées en ordre croissant. Le quartile supérieur, ou troisième quartile (Q3), est la valeur au-dessous de laquelle se trouvent 75 % des données arrangées en ordre croissant.
Comment calculer le Q1 et Q3 ?
26 ÷ 4 = 6,5 -> donc le premier quartile Q1 est la 7ème valeur qui égale à 9. Le premier quartile Q1 est égal à 9. 3 × 26 ÷ 4 = 19,5 -> donc le troisième quartile Q3 est la 20ème valeur qui égale à 16. Le troisième quartile est égal à 16.