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Aide-mémoire PDF pour la science des données avec Python | Référence rapide NumPy, Pandas et Matplotlib

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NumPy, Pandas, Matplotlib et les statistiques essentielles sur une seule page. Pratique en pleine analyse, quand on ne sait plus s'il faut utiliser `df.loc` ou `df.iloc`, ou si `std()` calcule par défaut la variance de la population ou celle de l'échantillon.

Ce qui est inclus :
- NumPy : création, mise en forme et redimensionnement de tableaux, indexation et découpage, opérations mathématiques vectorisées, masques booléens
- Pandas : DataFrames, read_csv, sélection de colonnes, filtrage de lignes, loc vs iloc, groupby et aggregate, fillna et dropna, sort_values et value_counts
- Matplotlib : tracé linéaire, nuage de points, diagramme à barres, histogramme, étiquettes et titres, savefig (à appeler avant show() sinon la figure est effacée)
- Statistiques : moyenne/médiane/mode, écart type (ddof=0 vs ddof=1 expliqué), corrélation, normalisation min-max, standardisation du score z
Erreurs fréquentes : l’indexation chaînée est peu fiable pour l’affectation, plt.show() efface la figure, les fonctions std() de NumPy et Pandas renvoient des résultats différents par défaut
- Conseils rapides : utilisez df.info(), df.describe() et df.sample() pour une première exploration de tout nouveau jeu de données.

Fichiers personnalisés à télécharger

Les fichiers seront disponibles dès que le créateur aura terminé votre commande.  Voici comment.

Les retours, échanges ou annulations ne sont pas acceptés pour les fichiers personnalisés à télécharger. N'hésitez pas à contacter le créateur en cas de problème avec votre commande.

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Mis en vente le 07 août 2026
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