Formation Polars dataframe

PROGRAMME DE NOTRE FORMATION POLARS DATAFRAME

INTRODUCTION À POLARS

• Qu’est-ce que Polars ?
• Différences avec Pandas
• Utiliser Polars pour l’analyse de données 
• Aperçu de la performance et de la syntaxe expressive de Polars
• Structure des DataFrames et des Series dans Polars
• Présentation du mode Lazy Evaluation

INSTALLATION ET CONFIGURATION DE L’ENVIRONNEMENT

• Installer Polars sur différents systèmes d’exploitation
• Configuration de l’environnement de développement
• Vérification de l’installation et résolution des problèmes courants
• Préparation de l’espace de travail pour les exercices pratiques

STRUCTURES DE DONNÉES DE BASE DANS POLARS

• Explication détaillée des Series
• Comprendre les DataFrames et leurs avantages
• Création et manipulation basique des Series et DataFrames
• Conversion entre Polars et Pandas/Numpy pour une interopérabilité

MANIPULATION DE DONNÉES AVEC POLARS

• Importation et exportation de données avec des fichiers CSV et Parquet
• Techniques de sélection, de filtrage et de tri des données
• Ajout et transformation de colonnes dans un DataFrame
• Gestion des valeurs manquantes et des types de données

LAZY MODE

• Introduction au Lazy mode et ses avantages
• Construction de requêtes
• Optimisation des performances avec l’évaluation paresseuse
• Exemples pratiques d’utilisation

STATISTIQUES ET AGRÉGATIONS

• Utilisation des fonctions statistiques de base
• Techniques de comptage et de résumé des valeurs
• Group By et agrégations, y compris avec des expressions complexes
• Agrégation en mode Lazy et optimisations associées

OPÉRATIONS SUR LES GROUPES ET JOINTURES

• Pivot, melt et autres transformations de groupes
• Concaténation et jointures (inner, left, fast-track) de DataFrames
• Filtrage avancé en utilisant les conditions et jointures

TRAVAILLER AVEC LES DONNÉES TEMPORELLES

• Introduction aux types de données temporelles et gestion des fuseaux horaires
• Manipulation et analyse des données temporelles
• Group by dynamique pour l’analyse de séries temporelles

LECTURE ET ÉCRITURE DE FICHIERS DE DONNÉES

• Lecture et écriture de divers formats de fichiers (CSV, Excel, JSON, Parquet)
• Techniques de traitement des jeux de données plus grands que la mémoire
• Lecture de données depuis des bases de données

CONCLUSION ET MEILLEURES PRATIQUES

• Récapitulation des concepts clés de la formation
• Discussion sur les raisons de choisir Polars par rapport à d’autres outils
• Échange sur les cas d’usage avancés et l’intégration avec d’autres bibliothèques
• Conseils pour continuer à apprendre et à s’améliorer après la formation