Summary  
This chapter explains how to access a DataFrame’s column names and data types using the `df.columns` and `df.dtypes` attributes.  

General domain of usage  
Data analysis

Pour voir tous les noms de colonnes sous forme de liste, nous devons utiliser cette ligne de code :
```python
column_names = df.columns
```

Nous pouvons également obtenir un résumé de tous les types de données présents dans le dataframe. Pour cela, nous devons utiliser l'attribut suivant : `.dtypes`.
```python
data_types = df.dtypes
```

Pandas est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures de données comme DataFrame et Series. Cela en fait un outil inestimable pour la science des données. Dans ce guide, vous vous familiariserez avec une gamme de fonctions statistiques, y compris comment trouver des corrélations, des modes, des médianes, et des valeurs maximales et minimales au sein d'un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes et à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Dans cette section, nous explorerons les fondamentaux des structures Series et DataFrame. Vous apprendrez également les distinctions entre ces deux types de structures.

Les données peuvent être obtenues dans divers formats, tels que CSV, JSON, SQL, HTML, et plus encore. Avec Pandas, vous n'êtes pas limité à un seul format — vous pouvez travailler avec des données provenant de nombreux types de fichiers. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons spécifiquement sur les formats CSV et TXT.

Ici, vous apprendrez à traiter les données brutes en supprimant les informations superflues et en gérant les valeurs nulles dans un ensemble de données.

Noms de Colonnes et Types de Données

Solution

Awesome!

Noms de Colonnes et Types de Données

Solution