Quelques exercices de rappels pour se remettre en selle

Un chapitre consacré à divers exercices pour réviser les principes de base de la syntaxe Python et des objets utilisés par le langage.

Auteur·rice

Lino Galiana

Date de publication

2025-06-18

Pandas et Numpy, les premiers packages de notre parcours initiatique, sont essentiels pour manipuler les données. Néanmoins, il est nécessaire de ne pas faire l’impasse sur les fondements du langage Python lorsqu’on découvre ce langage. Une bonne compréhension des éléments structurants du langage permet de mieux comprendre la logique des packages de data science, de mieux comprendre les erreurs rencontrées et entraîne une plus grande productivité et liberté.

Pour découvrir les objets de base et la structure du langage, une série de notebooks est mise à disposition ci-dessous. Le parcours est à la carte, vous pouvez faire ces notebooks dans le désordre ou n’en faire qu’une partie si vous avez de bons souvenirs sur le contenu couvert par certains.

Après avoir révisé, la suite du parcours se trouve dans la partie “Manipuler les données”

Notebooks de révision

Informations additionnelles

environment files have been tested on.

Latest built version: 2025-06-18

Python version used:

'3.12.3 (main, Feb  4 2025, 14:48:35) [GCC 13.3.0]'
Package Version
affine 2.4.0
aiobotocore 2.22.0
aiohappyeyeballs 2.6.1
aiohttp 3.11.18
aioitertools 0.12.0
aiosignal 1.3.2
altair 5.4.1
annotated-types 0.7.0
anyio 4.9.0
appdirs 1.4.4
argon2-cffi 25.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
asttokens 3.0.0
async-lru 2.0.5
attrs 25.3.0
babel 2.17.0
beautifulsoup4 4.13.4
black 24.8.0
bleach 6.2.0
blis 1.3.0
boto3 1.37.3
botocore 1.37.3
branca 0.8.1
Brotli 1.1.0
cartiflette 0.0.3
Cartopy 0.24.1
catalogue 2.0.10
cattrs 24.1.3
certifi 2025.4.26
cffi 1.17.1
charset-normalizer 3.4.2
click 8.2.1
click-plugins 1.1.1
cligj 0.7.2
cloudpathlib 0.21.1
comm 0.2.2
commonmark 0.9.1
confection 0.1.5
contextily 1.6.2
contourpy 1.3.2
cycler 0.12.1
cymem 2.0.11
dataclasses-json 0.6.7
debugpy 1.8.14
decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1
diskcache 5.6.3
duckdb 1.3.0
et_xmlfile 2.0.0
executing 2.2.0
fastexcel 0.14.0
fastjsonschema 2.21.1
fiona 1.10.1
folium 0.19.6
fontawesomefree 6.6.0
fonttools 4.58.0
fqdn 1.5.1
frozenlist 1.6.0
fsspec 2025.5.0
geographiclib 2.0
geopandas 1.0.1
geoplot 0.5.1
geopy 2.4.1
graphviz 0.20.3
great-tables 0.12.0
greenlet 3.2.2
h11 0.16.0
htmltools 0.6.0
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
httpx-sse 0.4.0
idna 3.10
imageio 2.37.0
importlib_metadata 8.7.0
importlib_resources 6.5.2
inflate64 1.0.1
ipykernel 6.29.5
ipython 9.3.0
ipython_pygments_lexers 1.1.1
ipywidgets 8.1.7
isoduration 20.11.0
jedi 0.19.2
Jinja2 3.1.6
jmespath 1.0.1
joblib 1.5.1
json5 0.12.0
jsonpatch 1.33
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.23.0
jsonschema-specifications 2025.4.1
jupyter 1.1.1
jupyter-cache 1.0.0
jupyter_client 8.6.3
jupyter-console 6.6.3
jupyter_core 5.7.2
jupyter-events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter_server 2.16.0
jupyter_server_terminals 0.5.3
jupyterlab 4.4.3
jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.27.3
jupyterlab_widgets 3.0.15
kaleido 0.2.1
kiwisolver 1.4.8
langchain 0.3.25
langchain-community 0.3.9
langchain-core 0.3.61
langchain-text-splitters 0.3.8
langcodes 3.5.0
langsmith 0.1.147
language_data 1.3.0
lazy_loader 0.4
loguru 0.7.3
lxml 5.4.0
mapclassify 2.8.1
marisa-trie 1.2.1
Markdown 3.8
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 3.0.2
marshmallow 3.26.1
matplotlib 3.10.3
matplotlib-inline 0.1.7
mdurl 0.1.2
mercantile 1.2.1
mistune 3.1.3
mizani 0.11.4
multidict 6.4.4
multivolumefile 0.2.3
murmurhash 1.0.13
mypy_extensions 1.1.0
narwhals 1.40.0
nbclient 0.10.0
nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4
nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.4.2
nltk 3.9.1
notebook 7.4.3
notebook_shim 0.2.4
numpy 2.2.6
openpyxl 3.1.5
orjson 3.10.18
overrides 7.7.0
OWSLib 0.33.0
packaging 24.2
pandas 2.2.3
pandocfilters 1.5.1
parso 0.8.4
pathspec 0.12.1
patsy 1.0.1
Pebble 5.1.1
pexpect 4.9.0
pillow 11.2.1
pip 25.1.1
platformdirs 4.3.8
plotly 6.1.2
plotnine 0.13.6
polars 1.8.2
preshed 3.0.9
prometheus_client 0.22.1
prompt_toolkit 3.0.51
propcache 0.3.1
psutil 7.0.0
ptyprocess 0.7.0
pure_eval 0.2.3
py7zr 0.22.0
pyarrow 17.0.0
pybcj 1.0.6
pycparser 2.22
pycryptodomex 3.23.0
pydantic 2.11.5
pydantic_core 2.33.2
pydantic-settings 2.9.1
Pygments 2.19.1
pynsee 0.1.8
pyogrio 0.11.0
pyparsing 3.2.3
pyppmd 1.1.1
pyproj 3.7.1
pyshp 2.3.1
python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.0.1
python-json-logger 3.3.0
python-magic 0.4.27
pytz 2025.2
pywaffle 1.1.1
PyYAML 6.0.2
pyzmq 26.4.0
pyzstd 0.17.0
rasterio 1.4.3
referencing 0.36.2
regex 2024.11.6
requests 2.32.3
requests-cache 1.2.1
requests-toolbelt 1.0.0
retrying 1.3.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.25.1
s3fs 2025.5.0
s3transfer 0.11.3
scikit-image 0.24.0
scikit-learn 1.6.1
scipy 1.13.0
seaborn 0.13.2
Send2Trash 1.8.3
setuptools 80.8.0
shapely 2.1.1
shellingham 1.5.4
six 1.17.0
smart-open 7.1.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
spacy 3.8.4
spacy-legacy 3.0.12
spacy-loggers 1.0.5
SQLAlchemy 2.0.41
srsly 2.5.1
stack-data 0.6.3
statsmodels 0.14.4
tabulate 0.9.0
tenacity 9.1.2
terminado 0.18.1
texttable 1.7.0
thinc 8.3.6
threadpoolctl 3.6.0
tifffile 2025.5.24
tinycss2 1.4.0
topojson 1.9
tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3
typer 0.15.3
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing_extensions 4.13.2
typing-inspect 0.9.0
typing-inspection 0.4.1
tzdata 2025.2
Unidecode 1.4.0
uri-template 1.3.0
url-normalize 2.2.1
urllib3 2.4.0
wasabi 1.1.3
wcwidth 0.2.13
weasel 0.4.1
webcolors 24.11.1
webdriver-manager 4.0.2
webencodings 0.5.1
websocket-client 1.8.0
widgetsnbextension 4.0.14
wordcloud 1.9.3
wrapt 1.17.2
xlrd 2.0.1
xyzservices 2025.4.0
yarl 1.20.0
yellowbrick 1.5
zipp 3.21.0

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Citation

BibTeX
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Veuillez citer ce travail comme suit :
Galiana, Lino. 2023. Python pour la data science. https://doi.org/10.5281/zenodo.8229676.