La librairie Pandas de Python est l'une des bases de la science des données en Python.
Pour ma part, l'ordre dans lequel je lis les sections importe pour que je sois capable d'ingérer la connaissance, sinon je me perds dans un discours interne insistant de type 'Oui mais <considération tangentielle>'.
Cette librairie possède de la doc très claire une fois engagé dans une section donnée. Toutefois elle est plutôt énorme à première vue et il est difficile de choisir dans quel ordre lire les sections. Le jargon documentaire technique n'aide pas : les noms de sections User Guide et Getting Started semblent dire la même chose.
Au commencement d'un projet, je suggère donc ce parcours :
Installer pandas avec Anaconda https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/install.html
Lire 10 minutes to pandas en prenant des notes https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/10min.html
Lire Intro to data structures en prenant des notes https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/dsintro.html
Lire Essential basic functionality en prenant des notes https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/basics.html
Parcourir la liste de la section Getting Started pour référence future https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html
Parcourir la liste du User Guide pour référence future, et consulter au besoin lorsque votre projet est commencé pour déboguer https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html
Différence entre le User Guide et la section Getting Started
Ça m'a pris un bout à démêler la différence entre le User Guide et la section Getting Started.
Le User Guide est la liste des fonctionnalités de Pandas divisée par thème, tandis que la section Getting Started ratisse plus large en présentant l'installation, le contexte, les outils, les tutoriels et la communauté.
Par ailleurs, la section Getting Started a pas mal plus de sens si on ignore la sous-section Package Overview. Cette section aurait dû être à la fin. C'est comme la dernière boîte de déménagement qu'on remplit: on y balance tout ce qui reste.
