Données
- Représentation informatique d’informations
- Même information $\leftrightarrow$ plusieurs représentations
- Information peut être explicite ou implicite dans des données
Exemple de données
| Nom |
Age |
| Alice |
8 |
| Bernard |
64 |
Quelques informations:
- Alice a 8 ans
- Alice est plus jeune que Bernard
- La moyenne d’âge est de 36 ans
Structuration des données
- connaître la forme des données
- aide à les comprendre
- nécessaire pour les exploiter
- données complexes = assemblage de données plus simples
Données atomiques
- les plus simples
- une seule valeur
- ont un type qui permet de les classifier et de les interpréter
Exemples de données atomiques
8 : int ou integer représente entier8.0 : float représente un nombre à virgule"Alice" ou 'Alice': str ou string, représente le texte entre les guillemets
Données tabulaires
- Organisation de données en tableau
- Les cases contiennent des données atomiques
- Souvent les lignes représentent des “objets” et les colonnes des caractéristiques
Exemple de données tabulaires
| Nom |
Age |
| Alice |
8 |
| Bernard |
64 |
Expressions
- calcul
- valeurs
- opérateurs
- fonctions
- simples: expressions arithmétiques
- complexes: utilisation de fonctions et de valeurs complexes
Types
- “Classification” des valeurs
- Pour commencer:
int (nombres sans virgule, “entiers”)
1, 2358, etcfloat (nombres à virgule ≠ réels)
0.2, 56.32, 12.3E10, etcstr (texte, chaînes de caractères, string)
"Bonjour", "Emmanuel", etcbool (booléens, i.e. vrai ou faux)
True, False
Quelques opérateurs prédéfinis
$int\times int\rightarrow int$
+, -, *,// (division entière)** (puissance)
$\Rightarrow$ faire 2/3 calculs d’int dans l’interpéteur Python
Quelques opérateurs prédéfinis
$float\times float\rightarrow float$
$\Rightarrow$ faire 2/3 calculs de float dans l’interpéteur Python
Quelques opérateurs prédéfinis
$str\times str\rightarrow str$
+- “opérateurs” postfixés:
.upper(), .lower()
$\Rightarrow$ essayer de prédire l’effet de ces opérateurs sur des str, puis vérifier dans l’interpréteur
Quelques opérateurs prédéfinis
$bool\times bool\rightarrow bool$
| x |
y |
x and y |
x or y |
not x |
| True |
True |
True |
True |
False |
| True |
False |
False |
True |
False |
| False |
True |
False |
True |
True |
| False |
False |
False |
False |
True |
Expressions booléennes
Prédire puis vérifier le résultats des expressions suivantes:
- True or (True and False)
- (False and False) or not (True and False)
- False and not False
- True and not True
Mélanges de types
En utilisant l’interpréteur, deviner le type résultat des opérateur suivants en fonction du type de leurs arguments
+ et * avec $int\times float$/ avec $int\times int$+ avec $int\times str$* avec $int\times str$
Comparaisons
Opérateurs de comparaison
==, <, >, <=, >=
- pour le str: ordre alphabétique basé sur l’ordre des caractères en UTF-8
- regarder ce qui se passe dans l’interpréteur avec des accents et/ou des majuscules
- regarder
< entre booléens, essayer de le recoder avec les autres opérateurs
Conversion de type
Convertir vers un type:
int(...), float(...), str(...), bool(...)
Typer chaque sous-expression, évaluer à la main, puis vérifier le résultat de
int(3*"3") // 111 == 3
Fonctions additionnelles: module math
- commande
import math
- donne accès à
math.sin(...), math.floor(...), math.pi
Instructions
Instruction = action à réaliser
Modifications de l’environnement
Environnement ?
- physique
- système
- mémoire du programme
Variables
- Emplacement ($\approx$ case) mémoire
- Contient une valeur
- on peut placer une valeur dans une variable
- on peut aller chercher la valeur d’une variable
Brique de base de la programmation
Affectation
Range une valeur dans une variable
Syntaxe
ma_variable = une expression
Exemple
Récupérer la valeur d’une variable
On utilise simplement le nom de la variable dans une expression
Exemple
Afficher
print(...)
- instruction qui affiche son argument
- c’est en fait une fonction au sens informatique
Exemple
print("Le carré de 3 est " + str(3**2))
- Remarque: en mode interactif, l’interpréteur exécute les instructions normalement. Si on tape une expression, l’interpréteur exécute en fait un print de cette expression
Script ou programme Python
- fichier contenant une suite d’instructions
- le nom du fichier fini par
.py
(attention dans l’explorateur de fichiers)
- syntaxe, pour le moment:
- faire attention à commencer les instructions en début de ligne
- les instruction sont écrites sur une seule ligne
- texte qui n’est pas interprété
- utile pour documenter le programme
- syntaxe: tout ce qui suit le caractère
#
exemple
# un commentaire seul sur une ligne
print("Salut") # cette instruction affiche Salut
Écrire et exécuter un premier programme
import math
a = 1
b = -12
c = 35
delta = b ** 2 - 4 * a * c
# il faudrait tester delta ...
x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2 * a)
x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2 * a)
poly = str(a)+" x^2 + "+str(b)+" x + "+str(c)
print("Les solutions de "+poly+" sont "+str(x1)+" et "+str(x2))
Exécuter le programme précédent
- à la main en essayant de prévoir l’effet de chaque instruction
- en copiant/collant directement dans l’interpréteur
- en enregistrant comme un script, puis en exécutant ce script
- depuis l’éditeur
- éventuellement directement depuis la ligne de commande
Affectations, suite
- une variable est créée à sa première affectation
- lire une variable inexistante provoque une erreur:
print(toto+2) # si toto n'a jamais été affecté
- changer la valeur d’une variable: refaire une affectation dessus
- il est possible d’utiliser la valeur (ancienne) d’une variable dans le calcul de la (nouvelle) valeur qui lui est affectée
Exemple d’affectation successives
script boulangerie.py
prix_bombon = 0.10
prix_croissant = 1.0
prix_pain = 1.2
total = prix_bombon * 8
total = total + prix_croissant * 5
total = total + prix_pain * 2
print("Je dois "+str(total)+" euros")
- Exécuter ce script, puis une version modifiée qui affiche la valeur de total après les deux premières affectations.
Serveur Jupyter de l’UCBL1
https://jupyter.univ-lyon1.fr
- choisir un serveur (e.g. Serveur L3)
- se connecter avec les identifiants de l’université
- type de serveur: choisir Jupyter Lab puis Start
- choisir un fichier ou créer un notebook Python 3
Prise en main
Reprendre et exécuter dans Jupyter les petits exemples
des slides précédents.
Durant la séance utiliser les cellules “Markdown” pour prendre des notes.
Données de travail
Déposer le fichier excel fourni sur la clé USB dans l’espace jupyter
- Renommer le fichier pour supprimer l’accent et remplacer les espaces par
_
Pandas
Bibliothèque de manipulation de données tabulaires
2 structures principales
- Dataframe: tableau à plusieurs colonnes
- Series: tableau à 1 dimension
Documentation
En pratique
-
Une cellule pour charger pandas
-
Une cellule pour charger dans un Dataframe le contenu du fichier excel:
df = pandas.read_excel("Donnees_M2_RD.xlsx")
df
-
Faire le lien entre les colonnes et la notice en pdf
Index
- Valeur permettant d’identifier une ligne
- exemples:
- numéro (pas forcément consécutif)
- date
- string
Quelles valeurs sont utilisées comme index dans le Dataframe précédent ?
Colonnes d’un Dataframe (projection)
madataframe['macolonne']
madataframe[['macolonne','monautrecolonne']]
On obtient une Series
- Afficher (indépendamment) chacune des colonnes du Dataframe exemple.
- Que peut-on dire sur les index des séries obtenues?
Valeurs uniques
Valeurs uniques dans une série:
maserie.drop_duplicates()
- Vérifier les différentes valeurs des différentes colonnes du jeu de données.
- Que dire des index ?