Pandas est la bibliothèque de manipulation de données la plus utilisée en Python. Créée en 2008 par Wes McKinney, elle s'est imposée comme le standard incontournable pour les opérations sur données tabulaires : lecture de fichiers CSV, Excel, SQL, transformations, agrégations, jointures. En 2026, malgré l'émergence de Polars et DuckDB pour les hautes performances, Pandas reste la bibliothèque enseignée dans toutes les formations data et présente dans pratiquement toutes les stacks Python.
Nettoyage et transformation de données tabulaires
Les data analysts utilisent Pandas pour détecter et corriger les valeurs manquantes, normaliser les types de colonnes et reshaper des DataFrames via pivot, melt et merge en quelques lignes.
Analyse exploratoire de données (EDA)
Pandas permet de calculer rapidement des statistiques descriptives, identifier des distributions, détecter des outliers et visualiser des tendances avec matplotlib/seaborn avant la modélisation.
Ingestion et export multi-formats
Pandas lit et écrit nativement CSV, Excel, JSON, Parquet, SQL, HDF5 et HTML, servant de couche universelle d'I/O dans les pipelines de données Python.
Préparation de features pour le machine learning
Les data scientists utilisent Pandas pour encoder les variables catégorielles, normaliser les features numériques et construire les matrices X/y transmises aux modèles scikit-learn.
✓ Points forts
✗ Limites
✓ Fait pour vous si…
Débutants en data science, manipulation de datasets <1 Go, intégration avec l'écosystème ML (Scikit-learn, PyTorch), formation et prototypage rapide.
✗ Pas fait pour vous si…
Datasets dépassant la RAM, pipelines de transformation haute performance en production, workloads multi-Go.
Data Manipulation with pandas
MOOCDataCamp
Pandas for Data Science and Machine Learning
MOOCUdemy
Documentation officielle Pandas
DocumentationNumFOCUS / Pandas
Python for Data Analysis
MOOCCoursera / IBM