Connexion entre Python (notebook) et Excel via « xlwings »

Machine learning. Data science. Analyse discriminante linéaire. Connexion entre un Notebook Jupyter Python (j’utilise l’éditeur VS Code) et Excel via le package « xlwings ». Envoi des données du notebook vers le tableur ; puis, inversement, importation d’un dataset dans un classeur Excel ouvert dans un data frame Pandas exploitable dans le notebook courant. Un exemple de prédiction de l’occurrence de l’AVC chez des patients à partir de leurs caractéristiques biologiques et leur comportement permet de situer l’intérêt de faire coopérer les deux outils, en particulier dans un cadre pédagogique d’initiation à l’analyse prédictive.

Site "xlwings" : https://docs.xlwings.org/en/latest/jupyternotebooks.html
Données et notebook : https://tutoriels-data-science.blogspot.com/p/tutoriels-en-francais.html

00:00 Le tableur Excel dans les métiers de la data
03:42 Quelques tutoriels sur les connexions (R, Python) avec les tableurs
06:02 Le package "xlwings" - Création d'un environnement spécifique (conda)
06:40 Démarrage du notebook - Interaction entre un notebook et Excel
07:33 Du notebook : exportation d'un data frame Pandas vers Excel
09:44 Le dataset "AVC" (prédiction de survenance d'un AVC)
10:31 Vers le notebook : importation des données Excel dans un data frame Pandas
11:46 Analyse discriminante linéaire (scikit-learn) - Affichage des coefficients
12:13 Encapsulation des coefficients dans un data frame Pandas
13:17 Exportation des coefficients vers Excel
13:52 Post traitement 1 - Excel : "decision function" en resubstitution
15:14 Comparaison avec "decision_function()" de scikit-learn
16:12 Post traitement 2 - Excel : predict() et matrice de confusion
18:23 Matrice de confusion sous Python

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