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Supprimer les doublons
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Trier les valeurs d’une colonne (sort_values(by=’colonne’))
Trier les valeurs par ordre décroissant (sort_values(by=’colonne’, ascending=False))
Trier par plusieurs colonnes (sort_values(by=[‘colonne1’, ‘colonne2’]))
Gérer les valeurs manquantes lors du tri (sort_values(na_position=’first’/’last’))
Trier un DataFrame en fonction de l’index
Regroupement et agrégation
Regrouper les données par une colonne (groupby(‘colonne’))
Appliquer une fonction d’agrégation sur un groupe
Regrouper par plusieurs colonnes
Accéder aux groupes individuellement
Transformer les données après regroupement
Créer un tableau croisé dynamique
Gérer les valeurs manquantes dans un pivot_table
Création de nouvelles colonnes
Créer une nouvelle colonne avec une opération simple
Appliquer une transformation avec apply() sur une colonne
Appliquer apply() sur plusieurs colonnes
Utiliser map() pour transformer une colonne
Utiliser lambda pour créer une nouvelle colonne
Créer une colonne conditionnelle avec np.where()
Créer une colonne conditionnelle avec apply() et lambda
Encodage des variables catégorielles
Encodage avec LabelEncoder
Encodage avec map() pour un mapping manuel
Encodage avec pd.Categorical().codes
Encodage One-Hot avec pd.get_dummies()
Encodage One-Hot avec OneHotEncoder
Encodage des variables ordinales avec OrdinalEncoder
Standardisation et normalisation
Différence entre standardisation et normalisation
Normalisation des données avec MinMaxScaler
Standardisation des données avec StandardScaler
Appliquer une transformation uniquement sur certaines colonnes
Inverser la transformation pour retrouver les valeurs originales
Standardisation et normalisation avec Pipeline
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Encodage des variables temporelles (sinus et cosinus pour les cycles)
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Lemmatization avec nltk.WordNetLemmatizer
Lemmatization avec spacy
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Utiliser winsorize() de scipy.stats pour remplacer les valeurs aberrantes