{"id":3443,"date":"2023-02-27T08:30:12","date_gmt":"2023-02-27T08:30:12","guid":{"rendered":"https:\/\/akyalab.com\/?p=3443"},"modified":"2023-02-27T08:30:14","modified_gmt":"2023-02-27T08:30:14","slug":"importing-data-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/importing-data-in-python\/","title":{"rendered":"Importation des Donn\u00e9es en Python"},"content":{"rendered":"<p>Avant toute Analyse de donn\u00e9es, Quoi de plus mieux que de conna\u00eetre les types de donn\u00e9es \u00e0 importer et comment les importer.<br>Dans ce tutoriel nous allons voir comment importer des fichiers depuis plusieurs sources. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1: Les Fichiers Txt<\/h2>\n\n\n\n<p class=\" translation-block\">Un fichier txt est un fichier contenant du texte brut (non format\u00e9) et qui n\u2019exige aucun programme (logiciel) sp\u00e9cial pour l\u2019ouvrir. <br>Ainsi pour ouvrir un fichier txt en python:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>fichier = open('roman.txt',mode='r') \n\nprint(fichier.read())   <\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Le code ci-dessus produit le r\u00e9sultant suivant:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery columns-1 is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex\"><ul class=\"blocks-gallery-grid\"><li class=\"blocks-gallery-item\"><figure><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"417\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-1024x417.png\" alt=\"\" data-id=\"3451\" class=\"wp-image-3451\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-1024x417.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-300x122.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-768x313.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-1536x626.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1-18x7.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-1.png 1759w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"blocks-gallery-item__caption\">Lecture du contenu d\u2019un fichier txt en python<\/figcaption><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n<p>Aussi on peut lire le contenu ligne par ligne :<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>with open('roman.txt') as file:\n    print(file.readline())<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"208\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-1024x208.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3453\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-1024x208.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-300x61.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-768x156.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-1536x312.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2-18x4.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-2.png 1726w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture de la premi\u00e8re ligne du fichier txt en python<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Les fichiers csv<\/h2>\n\n\n\n<p>Le fichier csv est un type de fichier dont les valeurs sont s\u00e9par\u00e9s par des virgules  d\u2019o\u00f9 son sigle CSV (Comma Separated Values). De base le fichier csv contient des donn\u00e9es d\u2019un tableau et dont chaque ligne du tableau correspond \u00e0 une ligne dans le fichier. Avec la biblioth\u00e8que pandas on peut lire un fichier cvs comme ceci:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>#importation de la biblioth\u00e8que pandas\nimport pandas as pd\n\n#affectation du chemin vers le fichier \u00e0 la variable file\nfile = 'titanic_sub.csv'\n\n#lecture du fichier csv avec la fonction read_csv()\ndata = pd.read_csv(fichier)\n\n#affichage du contenu de data\ndata<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Le bout de code ci-dessus aura comme r\u00e9sultat :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery columns-1 is-cropped wp-block-gallery-3 is-layout-flex\"><ul class=\"blocks-gallery-grid\"><li class=\"blocks-gallery-item\"><figure><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"379\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-1024x379.png\" alt=\"\" data-id=\"3463\" class=\"wp-image-3463\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-1024x379.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-300x111.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-768x284.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-1536x568.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4-18x7.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-4.png 1678w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"blocks-gallery-item__caption\">Lecture d\u2019un fichier csv avec pandas<\/figcaption><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted\">D'autres alternatives sont aussi disponible avec la biblioth\u00e8que <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/numpy.org\/devdocs\/user\/how-to-io.html\" target=\"_blank\">Numpy<\/a>: <\/pre>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Les fichiers xlsx<\/h2>\n\n\n\n<p>Un fichier xlsx est quand \u00e0 lui un tableur Excel cr\u00e9e par Microsoft. il g\u00e8re les donn\u00e9es dans des feuilles de calcul qui regorgent en eux des cellules dispos\u00e9es en grille de lignes et de colonnes. Il peut contenir aussi des fonctions math\u00e9matiques, des graphiques, des styles et une mise en forme. Pour lire le contenu d\u2019un fichier excel:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>#importation de la biblioth\u00e8que pandas\nimport pandas as pd\n\n#affectation du chemin vers le fichier \u00e0 la variable file\nfile = 'battledeath.xlsx'\n\n# Chargement du tableur excel\nxls = pd.ExcelFile(file)\n\n# Affichage des feuilles \nprint(xls.sheet_names)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Ainsi on aura comme r\u00e9sultat:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"275\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-1024x275.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3470\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-1024x275.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-300x80.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-768x206.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-1536x412.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5-18x5.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-5.png 1711w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture des feuilles de calcul d\u2019un fichier excel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Et pour lire le contenu  d\u2019une feuille de calcul excel on peut soit parser sur le nom de la feuille ou sur l\u2019index de la feuille; Comme ceci:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Charger la feuille dans un DataFrame par nom: df1\ndf1 = xls.parse('2004')\n\n# Affichage des cinq(5) premieres lignes de la feuille df1\nprint(df1.head())\n\n# Charger la feuille dans un DataFrame par nom: df2\ndf2=xls.parse(0)\n\n# Affichage des cinq(5) premieres lignes de la feuille df2\nprint(df2.head())<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"397\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6-1024x397.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3472\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6-1024x397.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6-300x116.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6-768x298.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6-18x7.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-6.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture des feuilles de calcul d\u2019un fichier excel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Les fichiers sas<\/h2>\n\n\n\n<p>SAS pour (Statistical Analysis System) est une suite de logicielle statistique d\u00e9velopp\u00e9e par SAS Institute pour la gestion des donn\u00e9es,l\u2019analyse avanc\u00e9e, l\u2019analyse multivari\u00e9e,l\u2019informatique d\u00e9cisionnelle, l\u2019analyse pr\u00e9dictive,la veille strat\u00e9gique etc\u2026<br>Leurs extensions sont plus couramment sas7bdata pour les jeu de donn\u00e9es et sas7bcat pour les catalogue. En python il existe un module sas7bdat qui permet de lire un fichier sas:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>#importation SAS7BDAT appartenant au module sas7bdat\nfrom sas7bdat import SAS7BDAT\n\n# Enregistrement du fichier dans un Dataframe: df_sas\nwith SAS7BDAT('sales.sas7bdat') as file:\n    df_sas= file.to_data_frame()\n\n# Afficher les 5 premiers lignes \nprint(df_sas.head())\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>La sorti sera:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"293\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-1024x293.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3477\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-1024x293.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-300x86.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-768x220.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-1536x440.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7-18x5.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-7.png 1690w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture d\u2019un fichier sas7bdat en python<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Les fichiers stata<\/h2>\n\n\n\n<p>Stata est un logiciel de statistiques et d\u2019\u00e9conom\u00e9trie largement utilis\u00e9 par les \u00e9conomistes et les \u00e9pid\u00e9miologistes. Un ficher stata (.dta) peut \u00eatre lis avec pandas:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Importation de pandas\nimport pandas as pd\n\n# Chargement du ficher en dataframe: df\ndf=pd.read_stata('disarea.dta')\n\n# Affichage des 5 premieres lignes \ndf.head()<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"370\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-1024x370.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3479\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-1024x370.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-300x108.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-768x277.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-1536x554.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8-18x6.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-8.png 1707w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture d\u2019un fichier stata (.dta) avec pandas<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Les fichiers MATLAB<\/h2>\n\n\n\n<p>Matrix Laboratory o\u00f9 MATLAB est un environnement informatique num\u00e9rique qui est un standard de l\u2019industrie dans les disciplines de l\u2019ing\u00e9nierie et des sciences qui pr\u00f4ne des puissantes capacit\u00e9s d\u2019alg\u00e8bre lin\u00e9aire et de matrice. Un fichier MATLAB a l\u2019extension .mat et est une collection de plusieurs objets (cha\u00eenes de caract\u00e8res, nombres d\u00e9cimale, vecteurs,tableaux, etc\u2026.). Pour lire un fichier .mat on a besoin de scipy.io:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Importation du package\nimport scipy.io\n\n# Chargement du fichier MATLAB: mat\nmat = scipy.io.loadmat('ja_data2.mat')\n\n# Affichage du type de la variable mat\nprint(type(mat))<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"226\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-1024x226.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3483\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-1024x226.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-300x66.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-768x169.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-1536x338.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9-18x4.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-9.png 1702w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Affichage du type de la variable contenant le fichier .mat<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Comme constat\u00e9 la variable est un dictionnaire; Donc on peut voir les diff\u00e9rentes cl\u00e9s et pouvoir lire les contenus:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Importation du package\nimport scipy.io\n\n# Chargement du fichier MATLAB: mat\nmat = scipy.io.loadmat('ja_data2.mat')\n\n# Affichage du type de la variable mat\nprint(type(mat))\n\n# Affichage des cl\u00e9s du dictionnaire\nprint(mat.keys())\n\n# Affichage des valeurs de la cl\u00e9 rfpCyt\nprint((mat['rfpCyt']))\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"429\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-1024x429.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3484\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-1024x429.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-300x126.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-768x322.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-1536x643.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10-18x8.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-10.png 1686w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Lecture de la valeur d\u2019une cl\u00e9 du dictionnaire MATLAB<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Les fichiers SQL<\/h2>\n\n\n\n<p>SQL pour Structured Query Language est un langage permettant de communiquer avec les bases de donn\u00e9es relationnelles. Dans ce exercice nous allons utiliser une base de donn\u00e9e SQLite et le package SQLAlchemy pour acc\u00e9der \u00e0 cette base de donn\u00e9e.<br>Ainsi pour ce cr\u00e9er un moteur de connexion \u00e0 la base de donn\u00e9e nous allons utiliser la fonction create_engine() de SQLAlchemy en lui passant en param\u00e8tre le type et le nom de la base de donn\u00e9e:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Importation du module\nfrom sqlalchemy import create_engine\n\n# Creation du moteur et affectation \u00e0 la variable engine\nengine = create_engine('sqlite:\/\/\/Chinook.sqlite')\n\n# Affectation des noms des tables \u00e0 la variable: table_names\ntable_names= engine.table_names()\n\n# Affichage des noms des tables\nprint(table_names)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"247\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-1024x247.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3486\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-1024x247.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-300x72.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-768x185.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-1536x370.png 1536w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11-18x4.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-11.png 1659w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>cr\u00e9ation de la connexion \u00e0 notre base de donn\u00e9e et affichage des noms des tables<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Apr\u00e8s avoir cr\u00e9er le moteur de connexion, il est temps de se connecter et d\u2019interagir avec la base de donn\u00e9e:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code># Ouvir la connexion du moteur: con\ncon = engine.connect()\n\n# Executer une requ\u00eate: rs\nrs = con.execute('Select * From Album')\n\n# Enregistrer le r\u00e9sultat sous forme de DataFrame: df\ndf = pd.DataFrame(rs)\n\n# Fermeture de la connexion\ncon.close()\n\n# Affichage des 5 premieres lignes de la requ\u00eate\nprint(df.head())\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"466\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13-1024x466.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3488\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13-1024x466.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13-300x137.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13-768x350.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13-18x8.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-13.png 1366w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Connexion \u00e0 la base de donn\u00e9e et affichage des donn\u00e9es de la table Album<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Voil\u00e0 on a pus interagir avec la base de donn\u00e9e avec SQLAlchemy. Une autre alternative plus simple est l\u2019utilisation de Pandas pour interagir directement avec la base de donn\u00e9e. Ceci en utilisant la fonction read_sql_query et comme param\u00e8tres la requ\u00eate et le moteur de connexion:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>from sqlalchemy import create_engine\n\nengine = create_engine('sqlite:\/\/\/Chinook.sqlite')\n\n# Executer la requ\u00eate et stocker les lignes dans un DataFrame: df\ndf = pd.read_sql_query('select * from Album', engine)\n\n# Affichage des cinq(5) premieres lignes\nprint(df.head())\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"331\" src=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14-1024x331.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3491\" srcset=\"https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14-1024x331.png 1024w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14-300x97.png 300w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14-768x248.png 768w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14-18x6.png 18w, https:\/\/akyalab.com\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/image-14.png 1368w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Affichage des donn\u00e9es d\u2019une table avec Pandas<\/figcaption><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avant toute Analyse de Donn\u00e9es, quoi de mieux que de conna\u00eetre les types de donn\u00e9es \u00e0 importer et comment les importer. Dans ce tutoriel nous verrons comment importer des fichiers depuis plusieurs sources. 1\u00a0: Fichiers Txt Un fichier txt est un fichier qui contient du texte brut (non format\u00e9) et ne n\u00e9cessite aucun programme (logiciel) sp\u00e9cial [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":3502,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[91],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3443"}],"collection":[{"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3443"}],"version-history":[{"count":38,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3443\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3500,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3443\/revisions\/3500"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3502"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3443"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3443"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/akyalab.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3443"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}