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Bien que vous puissiez effectuer une bonne analyse de données avec une feuille de calcul comme Excel, si vous souhaitez faire passer vos calculs au niveau supérieur, vous pouvez plutôt essayer Python dans un bloc-notes Jupyter. Voici quelques raisons pour lesquelles.

Sommaire

Séparation des données et des opérations

L'avantage des blocs-notes Jupyter par rapport aux feuilles de calcul comme Excel ou LibreOffice Calc vient de ce que vous ne pouvez pas faire. Avec un bloc-notes Jupyter, vous ne pouvez pas effacer ou modifier accidentellement votre feuille de calcul. En effet, le notebook Jupyter sépare les données des opérations qui y sont effectuées.

En utilisant Python, vous importerez généralement vos données à partir d'un fichier Excel ou CSV à l'aide des méthodes intégrées de pandas. Vous pouvez ensuite examiner une colonne ou effectuer une régression sans risquer de gâcher vos données. Vous pouvez même modifier la forme du tableau en créant des tableaux croisés dynamiques ou en « fusionnant » des colonnes ensemble. Vous pouvez enregistrer vos résultats dans un fichier Excel ou CSV.

Avec un notebook Jupyter, les données sont séparées des opérations car elles sont conservées en mémoire jusqu'à ce que vous les enregistriez dans un autre fichier. Ou vous pouvez simplement laisser les résultats dans votre bloc-notes tout en laissant les données d'origine intactes.

Garder les données séparées est utile lorsque vous souhaitez partager vos résultats avec d'autres. Les feuilles de calcul comme Excel sont davantage destinées aux calculs réels et moins à la génération de rapports.

Avec les notebooks Jupyter, vous pouvez montrer votre travail en entrelaçant du code Python sur vos données avec des commentaires ou des tracés de données. Supposons que vous souhaitiez montrer à vos collègues que les personnes qui achètent des widgets achètent également des produits grâce à une analyse de régression. Dans ce cas, vous pouvez afficher le nuage de points, la droite de régression et le code qui génère l'équation de régression, le tout dans le même document.

C'est pourquoi les notebooks Jupyter deviennent courants dans la communauté scientifique. Dans le monde scientifique, la recherche doit être reproductible. Les chercheurs doivent démontrer comment ils ont obtenu leurs résultats. Un notebook Jupyter, mêlant code, images et commentaires, est un véhicule parfait pour la recherche. Dans le monde universitaire moderne, les chercheurs collaborent fréquemment dans différentes institutions. Avec un notebook Jupyter et les données correspondantes, un collaborateur peut obtenir le même résultat.

Vous n’êtes peut-être pas un chercheur universitaire, mais cette approche peut vous être bénéfique, même si vous ne collaborez qu’avec vous-même. Combien de fois avez-vous ouvert une feuille de calcul Excel quelques jours ou semaines plus tard et avez-vous du mal à vous rappeler ce que vous avez fait et pourquoi vous l'avez fait ? Les notebooks Jupyter peuvent résoudre ce problème. Premièrement, les données sont séparées du code qui fonctionne dessus, et deuxièmement, vous pouvez expliquer la justification de vos calculs et toutes les informations que vous tirez de vos données directement là, lorsque vous les voyez. Vous n'aurez alors pas besoin de rafraîchir votre mémoire lorsque vous rouvrirez votre ordinateur portable.

Puisqu'il semble que tout le monde devient analyste de données, que ce soit par choix ou non, les blocs-notes Jupyter peuvent vous faciliter la vie, qu'il s'agisse de suivre vos entraînements ou votre collection de figurines.

Python s'adapte à des ensembles de données plus grands

Les gens recherchent des feuilles de calcul comme Excel, car il semble facile à apprendre avec tous les pointages, clics et glissements. Mais si vous disposez d’un grand ensemble de données, tous les points, clics et glissements deviennent une traînée après un certain temps. Vous pourriez trouver vos doigts engourdis à cause de toutes ces opérations avec la souris.

Utiliser Python pour extraire des informations de vos données peut sembler une courbe d'apprentissage abrupte à gravir, mais vous pourrez tout voir beaucoup plus clairement lorsque vous arriverez au sommet.

Vous devrez passer du temps à apprendre le code, mais vous devrez faire la même chose en apprenant les fonctions Excel ou les fonctions d'une autre feuille de calcul. Python est facile à apprendre, c'est pourquoi il est déjà un favori pour les cours d'introduction à la programmation. Vous pouvez retrouver les bases dans un livre ou dans le didacticiel Python en ligne. Vous serez récompensé par une autre compétence très demandée.

L’avantage de Python est que vous pouvez facilement appliquer des opérations à des ensembles de données plus volumineux contenant des centaines, voire des milliers de points de données. Si vous souhaitez prendre la moyenne d'une colonne, vous pouvez utiliser une méthode pandas intégrée. Si vous utilisez un notebook Jupyter, vous n'aurez également à le faire qu'une seule fois, puisque les résultats seront enregistrés.

Non seulement les fonctions Python, à la fois intégrées et via des bibliothèques comme NumPy et pandas, s'adaptent à des ensembles de données plus volumineux, mais elles sont également plus complètes que ce que vous pouvez trouver dans des feuilles de calcul comme Excel ou LibreOffice Calc.

Vous pouvez facilement exécuter plusieurs régressions avec des bibliothèques telles que les modèles de statistiques, et également modéliser des régressions quadratiques par opposition aux simples régressions linéaires que vous trouvez dans la plupart des feuilles de calcul.

Vous pouvez également automatiser les opérations en écrivant des scripts Python.

Garder les données propres

Travailler sur des ensembles de données avec des pandas vous permet également de gérer des données désordonnées, comme le sont souvent les données du monde réel. Vous pouvez supprimer les données manquantes qui faussent votre analyse.

Vous pouvez créer des tableaux croisés dynamiques à partir des données qui étendent le DataFrame dans une vue plus large, tandis que vous pouvez également fondre un DataFrame en un autre plus long. Cela présente des avantages lorsque vous souhaitez tracer des données. Il est préférable que chaque colonne représente une variable distincte. Il est plus facile de tracer de cette façon et de créer des régressions sur vos données. Si vous avez manipulé vos données, vous pouvez les sauvegarder dans une autre feuille de calcul. Si vous deviez faire cela, ce serait peut-être une bonne idée de créer un autre fichier de feuille de calcul pour contenir cette version modifiée, juste pour que vos données d'origine soient intactes.

La séparation du code et des données à l'aide des notebooks Python et Jupyter permet également de réduire les erreurs de données. Avec les données en mémoire, il y a moins de risque d’écraser accidentellement votre feuille de calcul.

Vous pouvez importer vos données à partir de feuilles de calcul

Vous n'êtes pas obligé d'abandonner vos tableurs préférés lorsque vous travaillez avec Python à l'aide de blocs-notes Jupyter. Puisque vous pouvez importer des données depuis Excel et CSV, vous pouvez les utiliser en tandem, en tirant parti des atouts de chaque plateforme.

Vous pouvez utiliser Excel ou un autre tableur comme LibreOffice Calc pour saisir les données et les formater, puis les importer dans Jupyter à l'aide de pandas pour les analyser et les visualiser. Travailler avec des données de cette manière encourage une approche appelée analyse exploratoire des données. Avec une bibliothèque de visualisation comme Seaborn, vous pouvez créer rapidement des tracés qui peuvent vous aider à trouver des informations sur vos données. Ceux-ci peuvent inclure des nuages de points, des diagrammes de régression, des histogrammes et des diagrammes en boîte.

Ceux-ci sont plus jolis que les tracés que vous trouverez dans Excel. Ils sont également conçus pour glaner des informations à partir de données, plutôt que de graphiques plus adaptés aux entreprises.

Si vous êtes vraiment sérieux au sujet du formatage des données, vous pouvez essayer d'utiliser un moteur de base de données simple comme SQLite pour gérer les données, avec une interface graphique comme DB Browser. Cela vous permettra d'appliquer des contraintes sur les champs de données, par exemple s'il s'agit d'un nombre au lieu d'une chaîne.

Vous constaterez peut-être que les deux programmes se complètent. Vous pouvez utiliser Excel ou LibreOffice Calc pour décider comment structurer et formater vos données, puis les exporter vers Python à l'aide de pandas si vous souhaitez exécuter une régression pour que vos collègues puissent vérifier comment vous êtes arrivé à vos conclusions. Vous pouvez non seulement afficher vos résultats, mais également les expliquer à l'aide de texte et de graphiques. Vos collaborateurs peuvent ajouter leurs propres contributions, et vous pouvez à votre tour vérifier leurs méthodes.

Les notebooks Jupyter ont révolutionné le monde de la science des données. Vous n'avez pas besoin d'être un scientifique pour les utiliser afin de simplifier l'analyse des données.