Utiliser le python et dépasser les attentes pour les sciences de l’information

Vous vous rendrez sans doute compte que Exceed expectations est un tableur créé par Microsoft. Vous pouvez utiliser cet appareil ouvert et efficace pour trier, examiner et stocker vos informations dans des tableaux. De plus, ce produit est généralement utilisé dans une large gamme de poignées partout dans le monde.

En outre, cela s’applique en tout cas aux sciences de l’information.

Vous devrez tôt ou tard gérer ces feuilles de calcul, mais vous n’aurez généralement pas besoin non plus de continuer à y travailler. C’est la raison pour laquelle les ingénieurs Python ont mis au point des méthodes pour consulter, composer et contrôler ces documents, mais aussi de nombreux autres types de documents.

Le présent exercice pédagogique vous permettra d’acquérir quelques connaissances sur la manière dont vous pouvez fonctionner avec Exceed expectations et Python. Il vous fournira un diagramme de liasses que vous pourrez utiliser pour empiler et composer ces feuilles de calcul en documents avec l’aide de Python. Vous découvrirez comment fonctionner avec des bundles, par exemple, pandas, openpyxl, xlrd, xlutils et pyexcel.

L’information comme point de départ

Au moment où vous vous lancez dans une entreprise de science de l’information, vous travaillerez régulièrement à partir d’informations que vous aurez accumulées, peut-être en grattant le web, mais probablement en général à partir d’ensembles de données que vous téléchargerez à différents endroits, par exemple, Kaggle, Quandl, etc.

Quoi qu’il en soit, en règle générale, vous découvrirez en outre des informations sur Google ou sur les entrepôts partagés par différents clients. Ces informations peuvent se trouver dans un document “Dépasser les attentes” ou être épargnées dans un dossier avec une extension .csv, … Les résultats potentiels peuvent sembler insondables ici et là. Quoi qu’il en soit, quel que soit le moment où vous disposez d’informations, votre première démarche doit consister à vous assurer que vous travaillez avec des informations subjectives.

En ce qui concerne la feuille de calcul, vous devez admettre qu’elle est subjective, car vous ne devez pas seulement vérifier si ces informations peuvent répondre à la question d’examen que vous avez comme priorité principale, mais aussi si vous avez la chance de pouvoir vous confier aux informations contenues dans la feuille de calcul.

Vérifiez la nature de votre tableur

Pour vérifier la nature générale de votre feuille de calcul, vous pouvez consulter l’agenda qui l’accompagne :

Le tableur parle-t-il d’informations statiques ?

Votre tableur mélange-t-il les informations, le comptage et les détails ?

Les informations contenues dans votre tableur sont-elles complètes et fiables ?

Votre tableur a-t-il une structure de feuille de calcul précise ?

Avez-vous vérifié si les équations en direct dans le tableur sont légitimes ?

Ce récapitulatif des demandes de renseignements vise à garantir que votre tableur ne “pèche” pas contre les procédures prescrites qui sont communément reconnues dans l’entreprise. Il est évident que la liste ci-dessus n’est pas exhaustive : il existe de nombreuses normes progressivement étendues que vous pouvez appliquer pour vous assurer que votre tableur n’est pas un cas particulier. En tout état de cause, les enquêtes prévues ci-dessus sont particulièrement importantes pour vérifier si la feuille de calcul est subjective.

Mise en place de votre espace de travail

La mise en place de votre espace de travail est l’une des principales choses que vous pouvez faire pour vous assurer de bien démarrer. La première étape consiste à vérifier votre catalogue de travail.

Au moment où vous travaillez dans le terminal, vous pouvez d’abord explorer le registre dans lequel se trouve votre document et ensuite démarrer Python. Cela implique également que vous devez vous assurer que votre document est situé dans l’index à partir duquel vous devez travailler !

Cependant, et c’est peut-être plus important, dans le cas où vous venez de commencer votre session Python et que vous n’avez aucune information du catalogue dans lequel vous travaillez, vous devriez penser à exécuter les instructions qui l’accompagnent :

Introduire des liasses pour consulter et composer des documents dépassant les attentes

Il est choquant de constater que, malgré tout, il vous faudra accomplir une dernière chose.

Bien que vous ne pensiez pas à ce stade aux liasses que vous devrez importer, vous devez vous assurer que vous avez tout préparé pour introduire ces liasses lorsque l’occasion se présentera.

La charge dépasse les attentes Enregistrements comme Pandas DataFrames

C’est tout ce que vous attendiez pour mettre en place votre condition !

Actuellement, vous êtes prêt à commencer à apporter vos dossiers.

L’une des manières que vous utiliserez régulièrement pour importer vos documents lorsque vous travaillerez avec eux dans le domaine des sciences de l’information est de recourir à l’offre groupée Pandas. La bibliothèque Pandas est basée sur NumPy et fournit des structures d’information et des instruments de recherche d’information simples à utiliser pour le langage de programmation Python.

Cette bibliothèque étonnante et adaptable est utilisée aussi souvent que possible par les chercheurs d’informations (pleins d’espoir) pour faire entrer leurs informations dans des structures d’information profondément expressives pour leurs examens.

Dans le cas où vous disposez dès à présent de Pandas accessibles par Boa constrictor, vous pouvez simplement empiler vos documents dans des Pandas DataFrames avec le fichier PD.Excel() :

Si par hasard vous n’avez pas introduit Boa constrictor, il suffit d’exécuter pip introduce pandas pour introduire le paquet Pandas dans votre état et ensuite d’exécuter les instructions qui sont incorporées dans le morceau de code ci-dessus.

Un peu de gâteau, n’est-ce pas ?

Pour consulter les enregistrements .csv, vous avez la possibilité d’empiler les informations dans un DataFrame : read_csv(). Voici un exemple de la manière dont vous pouvez utiliser cette capacité :

Le délimiteur que cette capacité prendra en compte est bien entendu une virgule, mais vous pouvez déterminer un délimiteur d’option au cas où vous en auriez besoin. Consultez la documentation pour découvrir les différents éléments que vous pouvez indiquer pour rendre votre importation fructueuse !

Notez qu’il existe également des capacités read_table() et read_fwf() permettant de parcourir en règle générale des documents délimités et des tableaux de lignes disposées à largeur fixe dans des DataFrames. Pour le travail principal, le délimiteur par défaut est la tabulation, cependant, vous pouvez à nouveau abroger celle-ci et déterminer en outre un caractère de séparation facultatif. En outre, il existe différentes capacités que vous pouvez utiliser pour obtenir vos informations dans les DataFrames