Bonjour ! Tous les travailleurs peuvent comprendre les difficultés rencontrées au quotidien. En effet, il s'agit des tâches répétitives dans Excel. En particulier, des tâches comme l'entrée de données comptables dans un système ERP, où il y a de nombreux chiffres et où la précision est essentielle, prennent non seulement beaucoup de temps mais comportent également un risque d'erreurs. J'ai moi-même subi cette souffrance et j'ai créé mon propre script d'automatisation Python pandas, ce qui a considérablement réduit mon temps de travail. Des tâches qui prenaient des heures se complètent désormais en un clin d'œil, me permettant de terminer rapidement les tâches de comptabilité que je n'apprécie pas et de passer plus de temps à me concentrer sur ce que j'aime.

Est-ce que cela se limite uniquement aux tâches comptables ? Non. En réalité, pandas est un outil magique qui peut être appliqué à tout travail basé sur des données. Dans tous les secteurs, il peut y avoir une différence sur l'utilisation plus ou moins fréquente d'Excel, mais il est rare de trouver un lieu de travail où Excel n'est pas utilisé. C'est pourquoi les tableurs comme Excel sont des outils essentiels dans le travail moderne, et j'ose dire que l'utilisation de pandas est inépuisable.

Passons maintenant en revue comment pandas peut rendre votre travail plus efficace dans différentes situations.

pandas : qu'est-ce que c'est ?

pandas est une bibliothèque open source pour Python qui sert à manipuler et analyser les données de manière efficace. Elle est particulièrement optimisée pour les données sous format tableau (tableurs, tables de base de données, etc.) et prend en charge de manière très robuste la lecture et l'écriture de fichiers Excel (.xls, .xlsx). Le cœur de pandas est la structure de données appelée DataFrame, qui permet de manipuler facilement des données sous forme tabulaire, semblable à une feuille de calcul Excel.

pandas, où d'autre peut-il être utilisé en dehors des tâches comptables ?

Tout comme mon expérience, pandas est un puissant outil d'automatisation utilisé dans divers domaines de travail en plus du traitement des données comptables.

pandas automating spreadsheet for worker

1. Nettoyage et prétraitement des données

Les données arrivent généralement sous une forme désordonnée. Valeurs manquantes, lignes dupliquées, types de données incorrects, etc.! pandas offre des fonctions exceptionnelles pour résoudre ces problèmes.

  • Gestion des valeurs manquantes : Trouvez les cellules vides (NaN, None, etc.) et remplissez-les avec une valeur spécifique (par exemple : fillna()), ou supprimez les lignes/colonnes concernées (dropna()).

    • Exemple d'utilisation : Remplissez les éléments non répondus dans les données d'enquête des clients avec 'non répondu' ou filtrez les données client avec des informations essentielles manquantes afin de créer une liste de vérification.

  • Suppression des doublons : Repérez et supprimez les lignes dupliquées pour assurer l'intégrité des données (drop_duplicates()).

    • Exemple d'utilisation : Filtrer les adresses e-mail dupliquées lors de l'inscription des membres ou réduire les articles en stock enregistrés plusieurs fois à un seul pour obtenir un nombre exact d'articles en stock.

  • Conversion des types de données : Convertissez les données qui sont reconnues comme des chaînes mais qui devraient être des nombres, ou vice versa (par exemple : astype(), to_datetime()).

    • Exemple d'utilisation : Convertir des données de chiffre d'affaires qui sont stockées sous forme de texte pour qu'elles puissent être additionnées ou transformer des dates au format '20230101' en un format de date réel pour faciliter les analyses par période.

  • Détection et traitement des valeurs aberrantes : Utilisez des méthodes statistiques (IQR, Z-score, etc.) pour identifier les valeurs aberrantes dans les données et les retirer ou les remplacer par d'autres valeurs.

    • Exemple d'utilisation : Trouvez des transactions anormales qui s'éloignent considérablement du prix de vente moyen pour vérifier un éventuel abus ou une saisie incorrecte, ou détectez des variations soudaines dans les données de capteurs pour identifier des anomalies d'équipement.

  • Uniformisation des formats de données : Lorsque des données provenant de plusieurs sources ont des formats différents, uniformisez-les selon un format spécifique (par exemple, uniformisation des formats de date).

    • Exemple d'utilisation : Si un fichier enregistre la date au format 'AAAA-MM-JJ' et qu'un autre au format 'JJ/MM/AAAA', utilisez 'AAAA-MM-JJ' pour regrouper et analyser les données.

2. Intégration et fusion des données

Lorsque vous devez combiner des données dispersées dans différents fichiers ou bases de données, pandas s'avère très utile.

  • Intégration de plusieurs fichiers : Vous pouvez combiner plusieurs fichiers Excel ou CSV d'une structure identique en un seul DataFrame (par exemple : pd.concat()).

    • Exemple d'utilisation : Chargez simultanément des fichiers de rapport de vente par point de vente générés mensuellement pour agréger l'ensemble des ventes annuelles ou combinez des fichiers de logs quotidiens pour analyser le trafic hebdomadaire/mensuel.

  • Fusion des données : Créez de nouvelles informations en fusionnant différents DataFrames basés sur une clé spécifique (colonne) (par exemple : pd.merge()). (Semblable à JOIN de SQL)

    • Exemple d'utilisation : Fusionnez le fichier 'informations de base du client' et le fichier 'historique d'achats du client' sur la base de l'ID client pour analyser le total des achats par client ou la catégorie de produit préférée. Vous pouvez également fusionner 'informations des employés' et 'informations salariales' selon l'ID des employés pour générer automatiquement leurs bulletins de salaire.

  • Restructuration des données : Créez des tables pivot (pivot_table()) ou transformez les données en format long (melt()) ou large (pivot()) pour obtenir la forme d'analyse souhaitée.

    • Exemple d'utilisation : Créez une table pivot avec vos données de vente de produits listées par mois, avec le 'produit' comme ligne et le 'mois' comme colonne afin d'observer facilement l'évolution des ventes hebdomadaires, ou restructurez les données des réponses aux enquêtes pour une analyse plus aisée.

3. Analyse des données et automatisation des rapports

Automatisez des analyses répétitives et la création de rapports pour gagner du temps et des efforts.

  • Génération de statistiques résumées : Utilisez différentes fonctions statistiques telles que describe(), mean(), sum(), count() pour résumer rapidement les données et extraire des indicateurs clés.

    • Exemple d'utilisation : Résumez les performances commerciales en déterminant rapidement la moyenne des revenus totaux, les valeurs minimales/maximales et l'écart type, ou calculez le score moyen des réponses à un sondage pour évaluer le niveau de satisfaction.

  • Analyse par groupe : Utilisez groupby() pour regrouper les données selon un critère spécifique (par exemple, par région, par produit) et effectuer des agrégations (somme, moyenne, compte, etc.) pour chaque groupe.

    • Exemple d'utilisation : Agrégez automatiquement les chiffres de vente par point de vente, le rendement moyen par catégorie de produit, ou les dépenses par département pour les ajouter aux rapports.

  • Analyse des données temporelles : Traitez efficacement les données de date/heure pour des analyses de tendances mensuelles, trimestrielles ou le calcul de moyennes mobiles.

    • Exemple d'utilisation : Calculez les variations quotidiennes des prix des actions ou analysez les tendances de vente journalières d'un produit spécifique pour fournir des données de base à un modèle de prévision des ventes futures.

  • Filtrage et sélection conditionnels : Limitez votre analyse aux données qui satisfont certaines conditions.

    • Exemple d'utilisation : Affichez uniquement les données d'une période spécifique (par exemple, le trimestre dernier), ou filtrez les transactions au-dessus d'un certain montant (par exemple, plus de 1 million de wons) pour établir une liste de clients VIP.

  • Création de rapports sur mesure : Utilisez l'analyse de DataFrame pour générer automatiquement des rapports (Excel, CSV, PDF, etc.) dans le format souhaité, et incluez des graphiques si nécessaire.

    • Exemple d'utilisation : Créez un système qui analyse automatiquement les données de performance de vente de la semaine précédente chaque lundi matin et envoie automatiquement le fichier Excel du 'rapport de vente hebdomadaire' par e-mail aux départements concernés.

Conclusion

pandas n'est pas seulement un outil pour remplacer les tâches Excel, mais un puissant atout pour comprendre et utiliser les données. Évadez-vous des travaux de données répétitifs et ennuyeux, et saisissez l'opportunité d'optimiser votre efficacité au travail grâce à pandas, pour vous concentrer sur des tâches plus importantes.

Dans le prochain article, nous explorerons plus en détail les méthodes précises de lecture et d'écriture de fichiers Excel et les diverses options liées à l'utilisation de pandas. Restez à l'écoute !