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Vous disposez de XX pour répondre à ce quiz. Quiz de type bac thème C: Traitement de données en tables 12 questions 33 minutes Question 1 Un fichier CSV … Ne peut être lu que par un tableur Est l'unique format utilisé pour construire une base de données Est un fichier texte Est un format propriétaire Question 2 Que contient la variable c à la fin de cette exécution? [5, 7, 9] [1, 4, 2, 5, 3, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] [1, 2, 3, 5, 7, 9] Question 3 Qu'est-ce que le format de fichier CSV? Un format de fichier mis au point par Microsoft pour Excel Un format de fichier pour décrire une base de données Un format de fichier où les données sont séparées par un caractère tel qu'une virgule Un format de fichier décrivant une page Web Question 4 Laquelle de ces listes de chaînes de caractères est triée en ordre croissant?

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Cette fiche de révision appartient au chapitre «Traitement de données en tables». Les notions suivantes sont abordées: comment importer un table, les propriétés et manipulations d'un tableau. Comment importer un table: Pour stocker les données en table on peut utiliser un logiciel « tableur » ou les insérer directement dans un fichier. Le format csv (données séparés par des virgules ou un autre délimiteur) est pratique pour stocker ce type de données, on appelle cela des fichiers plats. Exemple d'une ligne dans un fichier csv: FRANCE;NSI;1ère;2020;tableur;19;ok Il est possible d'utiliser un fichier csv comme donnée d'entrée d'un programme, comme donnée de sortie ou les deux à la fois. Pour importer un fichier csv en Python: On importe simplement un fichier en mode lecture'r' ou lecture et écriture'rw': mon_fichier = open("", "r") On l'importe en utilisant les fonctions natives de Python: import csv with open('', newline='') as csvfile Dans tous les cas on pourra avoir accès à un ou plusieurs champs, faire des ajouts, des suppressions, des tris car on manipulera des données de type liste.

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Un tableau est une suite ordonnée d'éléments. Ces éléments sont séparés par des virgules et entourés par des crochets. En Python, un tableau est de type list. Il peut être composé: d'entiers: t1 = [1, 2, 9] de chaînes de caractères: t2 = ['toi', 'moi', 'nous'] de tuples: t3 = [(1, 2, 'moi'), (3, 4, 'toi'), (5, 6, 'nous')] de tableaux: t4 = [[0, 2, 4, 6, 8], [1, 3, 5, 7, 9]] Le premier élément d'un tableau commence à l'indice 0 (c'est le cas en Python, cela peut-être 1 dans d'autres langages). t2[0] retournera'toi' t4[0][1] retournera 3 t1[1:] retournera le tableau de l'indice numéro 1 jusqu'à la fin, soit: [2, 9] t1[:1] retournera le tableau de l'indice 0 jusqu'à l'indice 1, soit: [1, 2] Un tableau est mutable (on dit aussi muable), c'est à dire que l'on peut modifier l'un de ses éléments: si on affecte 9 au premier élément du tableau t1: t1[0] = 9 alors t1 retournera [9, 2, 9]. Attention: deux tableaux qui sont liés par une relation d'égalité pointent vers la même adresse mémoire. La modification de l'un entraîne la modification de l'autre.

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Lire et écrire dans un fichier Prenons un exemple de fichier open data disponible sur les sites gouvernementaux français: la population et la superficie des départements français par région en 2019. Le contenu du fichier csv brut ressemble à ceci: On constate, comme c'est assez souvent le cas (et c'est bien pratique) que ce fichier contient un identifiant des colonnes du tableau, que l'on appelle aussi les descripteurs (ou en-tête), sur sa première ligne. Chaque donnée est ensuite séparée par un point-virgule. Ce type de fichier peut facilement être traité par un tableur pour trier, extraire ou regrouper des données, mais ici nous allons voir comment traiter ces données avec Python. La première étape sera d'ouvrir le fichier avec un programme Python afin de pouvoir accéder à son contenu. Pour cela on utilise la commande « open » qui doit être suivie du nom du fichier à ouvrir et de la méthode d'ouverture: « r » pour lecture (read), « w » pour écriture (write), par exemple.

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Il faut les stocker en tables dans des fichiers ou dans des bases de données. Il est ainsi facile d'avoir accès a une donnée particulière (identifiée par un critère) ou toutes les données. Il est aussi facile de manipuler ces données.

Ce module permet de passer un type de tableau de bits dans un appel de get index. En d'autres termes, nous pouvons indexer un DataFrame avec une condition afin de séparer les données en fonction des attributs. Cela est très utile, en particulier pour l'analyse de données. C'est un excellent moyen d'obtenir un échantillon d'une population rapidement et efficacement en une ligne de code Python simple et concise. Considérons le DataFrame suivant: import pandas as pd df = Frame({"A": [5, 10, 15, 20], "B": ["grand", "petit", "grand", "petit"]}) Nous pourrions indexer ce DataFrame avec n'importe quelle instruction conditionnelle. Bien sûr, en termes de liste ou de de série Pandas, nous pouvons nous attendre à ce que tout opérateur de type booléen renvoie un tableau de bits. Un tableau de bits n'est autre qu'une liste de booléens. Nous pouvons indexer les DataFrames Pandas à l'aide de ces tableaux de bits, comme suit: a_filter = df[df["A"] > 10] Et maintenant, regardez la tête de ce DataFrame: () Group By Pandas Outre les masques conditionnels, Pandas dispose également d'un grand nombre de fonctions intéressantes intégrées à la classe DataFrame.