Summary  
This chapter covers using library methods to compute descriptive statistics—mean, mode, and summary metrics—on tabular data.

General domain of usage  
Data analysis

`pandas` offre la méthode pratique `mean()` qui calcule la **moyenne** de toutes les valeurs pour chaque colonne.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df.mean()
```

Vous pouvez également utiliser la même méthode pour déterminer la valeur moyenne d'une colonne spécifique :
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mean_values = df['column_name'].mean()
```

`pandas` fournit également la méthode `mode()`, qui identifie la **valeur la plus fréquente** dans chaque colonne.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df.mode()
```

Pour trouver la mode d'une colonne particulière, la même méthode est utilisée :
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
mode_values = df['column_name'].mode()[0]
```

Une autre méthode utile dans `pandas` est `describe()`.
```python
df = pd.read_csv(file.csv)
important_metrics = df.describe()
```

Cette méthode fournit un **aperçu de divers indicateurs** du jeu de données, y compris :
- Nombre total d'entrées ;
- Valeur moyenne ou moyenne ;
- Écart-type ;
- Les valeurs minimales et maximales ;
- Les 25e, 50e (médiane) et 75e percentiles.

Pandas est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures de données comme DataFrame et Series. Cela en fait un outil inestimable pour la science des données. Dans ce guide, vous vous familiariserez avec une gamme de fonctions statistiques, y compris comment trouver des corrélations, des modes, des médianes, et des valeurs maximales et minimales au sein d'un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes et à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Dans cette section, nous explorerons les fondamentaux des structures Series et DataFrame. Vous apprendrez également les distinctions entre ces deux types de structures.

Les données peuvent être obtenues dans divers formats, tels que CSV, JSON, SQL, HTML, et plus encore. Avec Pandas, vous n'êtes pas limité à un seul format — vous pouvez travailler avec des données provenant de nombreux types de fichiers. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons spécifiquement sur les formats CSV et TXT.

Ici, vous apprendrez à traiter les données brutes en supprimant les informations superflues et en gérant les valeurs nulles dans un ensemble de données.

Décrire les Données

Solution

Awesome!

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