Lecture de fichiers courants

il est essentiel de savoir lire et importer correctement les données, quel que soit leur format d’origine. Cette section vous guide à travers les principales méthodes de lecture de fichiers courants dans le monde de la data : CSV, JSON, Excel, Parquet et XML. Chaque format possède ses spécificités et ses avantages selon la nature des données, leur volumétrie ou leur structure.

Vous apprendrez à utiliser les fonctions adaptées de la bibliothèque pandas pour convertir ces fichiers en DataFrames exploitables, tout en optimisant les performances et la compatibilité avec vos pipelines de traitement.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Lire un fichier CSV
  Utilisez pd.read_csv() pour importer des fichiers plats avec flexibilité. Nous verrons comment configurer les séparateurs, les encodages, les colonnes à lire et les options de lecture pour les gros fichiers (compression, chunks, etc.).

• Lire un fichier JSON
  Apprenez à manipuler des structures imbriquées et semi-structurées avec pd.read_json(). Cette méthode est idéale pour des données issues d’APIs ou stockées en arborescence.

• Lire un fichier Excel
  Explorez les capacités de pd.read_excel() pour lire des feuilles spécifiques, gérer les formats complexes d’un fichier Excel et extraire uniquement les données pertinentes.

• Lire un fichier Parquet
  Découvrez les avantages des formats binaires compressés avec pd.read_parquet(). Parquet est particulièrement adapté aux grands volumes de données et aux traitements distribués.

• Lire un fichier XML
  Utilisez pd.read_xml() pour transformer des fichiers XML en DataFrames, en identifiant la bonne structure de balisage et en extrayant les informations utiles.

💡 Le choix du bon format et la maîtrise des méthodes de lecture sont déterminants pour démarrer une analyse sur des bases solides.