Formation Programmation en Python

Module 1 : Fonctions de Pandas dans la manipulation des DataFrames

• Introduction à Pandas
  • Structures de données de base : Series et DataFrame
• Opérations sur les DataFrames
  • Lecture et écriture de données (CSV, Excel, etc.)
  • Opérations de base (sélection, filtrage, indexation)
• Modification des données
  • Ajout, suppression de colonnes et de lignes
  • Modification des valeurs dans un DataFrame
• Agrégation et regroupement des données
  • GroupBy
  • Agrégation, sommation, moyennes, etc.
• Fusion et assemblage de DataFrames
  • merge, join, concat
• Gestion des valeurs manquantes
  • Identification des valeurs manquantes
  • Méthodes d'interpolation des valeurs manquantes

Module 2 : Optimisation du temps d'exécution du programme

• Introduction à l'optimisation
  • L'importance de l'optimisation en programmation
• Optimisation du code
  • Structures de données efficaces
  • Éviter les calculs redondants
  • Optimisation des boucles
• Optimisation de Pandas
  • Vectorisation des opérations
  • Éviter l'utilisation excessive de apply et lambda
  • Travail avec de grands ensembles de données
• Simplification du code par la création de fonctions
  • Création et utilisation de fonctions
  • Refactorisation du code

Module 3 : Travail avec la bibliothèque NumPy

• Introduction à NumPy
  • Importation de la bibliothèque
  • Structures de données de base : ndarray
• Opérations sur les tableaux
  • Création et modification de tableaux
  • Indexation et troncature des tableaux
• Fonctions mathématiques et statistiques
  • Opérations mathématiques de base
  • Fonctions statistiques et d'agrégation
• Algèbre linéaire
  • Multiplication de matrices
  • Déterminant, matrice inverse
• Travail avec des données multidimensionnelles
  • Tableaux 2D, 3D et de dimension supérieure
  • Redimensionnement des tableaux
• Intégration avec d'autres bibliothèques

Module 4 : Création de graphiques dans Excel à l'aide de Python

• Introduction à openpyxl et xlsxwriter
• Création de graphiques dans Excel
  • Création de graphiques simples (linéaires, en barres, etc.)
  • Mise en forme des graphiques
• Génération de graphiques sous forme d'images (PNG)
  • Utilisation de matplotlib pour générer des graphiques
  • Sauvegarde des graphiques en fichiers PNG
• Graphiques avancés dans Excel
• Automatisation des rapports
  • Création de rapports automatisés avec graphiques
  • Intégration de Pandas avec openpyxl/xlsxwriter