Département: Génie industriel
Option : Management industriel
Statistiques appliquées et machine learning
Rapport du TP
Programmer en Python pour la Data
Science
Réalisé par :
ZINE LABIDINE Boutaina
AKRIM Walae
Encadré par:
Mme Asmaa BENGHABRIT
30 décembre 2022TABLE DES MATIÈRES
Table des matières
1 Introduction 2
1.1 Machine Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2 Série d’exercices …afficher plus de contenu…

On trie les notes par ordre décroissant :
Rapport du TP- Programmer en Python pour la Data Science 32 SÉRIE D’EXERCICES
5. On remplace la note 2 par 20 :
6. On compte le nombre de notes égales à 10 :
Le nombre de notes égales à 10 est : 4
7. On trouve le nombre d’étudiants avec une note supérieure à 10 :
Rapport du TP- Programmer en Python pour la Data Science 42 SÉRIE D’EXERCICES
2.2 Exercice 2 :
1. On définit une fonction pour créer une liste nommée « Prix_Pièces » contenant des prix de piècesautomobiles entre 1250 et 7000 Dirhams :
2. On détermine la taille des prix générés :
La taille des prix générés est : 4
3. On détermine les pièces qui ont un prix supérieur ou égal à 3000 Dhs …afficher plus de contenu…

On trace un barplot représentant la variable total bill et en séparant ces données par genre.
3. On étudie la distribution de la variable total bill .
Rapport du TP- Programmer en Python pour la Data Science 142 SÉRIE D’EXERCICES
4. On essaye de tracer la variable totale bill en fonction de la variable tip .
5. On cherche maintenant à étudier les relations entre l’ensemble des variables.
Rapport du TP- Programmer en Python pour la Data Science 152 SÉRIE D’EXERCICES
6. Et finalement on trace le boxplot de la variable totale bill en créant un boxplot par jour (variable day) et en utilisant la variable sex dans l’option hue.
Rapport du TP- Programmer en Python pour la Data Science 162 SÉRIE D’EXERCICES
2.7 Exercice 7 :
1. On charge le dataset