July 31, 2024

Non seulement elles se sont avérées très utiles dans mon expérience personnel, mais elles sont aussi un élément de base dans le monde de la programmation Python. Ne passez vraiment pas à côté 🙂 J'espère que cet article et les méthodes de traitement des données qu'il contient vous seront utiles! Je vous recommande aussi ces articles: 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace 12 techniques utiles de manipulation de données avec Pandas

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Lors de l'avènement du traitement informatique des données, celles-ci ont d'abord été conservées sur des cartes perforées avec un système de lecture optique, avant de passer sur des supports magnétiques (bandes, disques durs), puis à nouveau optique (CD, DVD, Bluray) avant de passer à des stockages dans des cellules mémoires (type transistors non volatil) pour les systèmes actuellement utilisés dans les systèmes informatiques (cartes mémoires sd, ssd…). Ces stockages de données sont de plus en plus rapides pour la lecture et l'écriture et leurs capacités augmentent très vite à mesure que toutes les informations analogiques de notre vie sont numérisées pour un traitement informatique de plus en plus massif. Formats de stockage des données Même si, au final, toutes les données numérisées vont être conservées en binaire (0 et 1) qui correspond au format traité par les ordinateurs, pour qu'elles soient faciles à traiter, elles vont être organisées en fonction de leurs types. Pour des données qui doivent pouvoir être triées, recoupées et traitées ultérieurement pour en faire des rapports, des analyses, des graphiques… on utilise principalement des tableaux ou des listes.

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Pour ce thème, il sera utile de se reporter aux activités vues en classe de seconde en SNT: - Collecter et structurer les données - Stockage et traitement des données

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Un tableau est une suite ordonnée d'éléments. Ces éléments sont séparés par des virgules et entourés par des crochets. En Python, un tableau est de type list. Il peut être composé: d'entiers: t1 = [1, 2, 9] de chaînes de caractères: t2 = ['toi', 'moi', 'nous'] de tuples: t3 = [(1, 2, 'moi'), (3, 4, 'toi'), (5, 6, 'nous')] de tableaux: t4 = [[0, 2, 4, 6, 8], [1, 3, 5, 7, 9]] Le premier élément d'un tableau commence à l'indice 0 (c'est le cas en Python, cela peut-être 1 dans d'autres langages). t2[0] retournera'toi' t4[0][1] retournera 3 t1[1:] retournera le tableau de l'indice numéro 1 jusqu'à la fin, soit: [2, 9] t1[:1] retournera le tableau de l'indice 0 jusqu'à l'indice 1, soit: [1, 2] Un tableau est mutable (on dit aussi muable), c'est à dire que l'on peut modifier l'un de ses éléments: si on affecte 9 au premier élément du tableau t1: t1[0] = 9 alors t1 retournera [9, 2, 9]. Attention: deux tableaux qui sont liés par une relation d'égalité pointent vers la même adresse mémoire. La modification de l'un entraîne la modification de l'autre.

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On constate que le début du fichier contient des informations sur le type de codage utilisé pour la vidéo (H. 264/MPEG-A AVC Codec) suivie de nombreuses informations nécessaires au décodage de cette vidéo. Toutes ces informations sont nécessaires pour que le fichier puisse être ouvert et exploité par d'autres ordinateurs. On parle alors d'interopérabilité. Données structurées et traitement On parle de données structurées quand un ensemble de données donne des clefs d'accès simples aux données qu'il contient. C'est typiquement le cas d'une base de données qui contient des tableaux et des clefs d'indexation permettant d'identifier rapidement chaque ensemble de données (comme un numéro d'article ou un numéro de client), mais aussi d'un fichier csv qui contient des identificateurs de colonne permettant un tri rapide. Exemple de la structure d'une base de données d'association Dans l'image ci-dessus, on voit que chaque information sur une personne de la base est identifiée par un descripteur qui décrit ce qu'elle doit contenir (firstname – prénom; lastname – nom; date-of-birth: date de naissance…. )

Il faut les stocker en tables dans des fichiers ou dans des bases de données. Il est ainsi facile d'avoir accès a une donnée particulière (identifiée par un critère) ou toutes les données. Il est aussi facile de manipuler ces données.

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