Dans cet article, nous allons comparer Pandas vs SQL dans le contexte d’une analyse exploratoire – cette phase indispensable où l’on découvre les données, identifie les tendances et repère les anomalies. L’objectif est de vous aider à choisir l’outil le plus adapté à vos projets de data, selon votre profil, vos contraintes et votre environnement technique.
Qu’est-ce que l’analyse exploratoire des données ?
L’analyse exploratoire des données (ou exploratory data analysis – EDA) consiste à mieux comprendre un jeu de données avant toute modélisation ou visualisation. C’est l’étape où l’on :
- identifie les variables, leurs types et leur distribution,
- détecte les valeurs manquantes ou aberrantes,
- explore les relations entre variables,
- génère des statistiques descriptives (moyennes, médianes, fréquences…).
Cette étape est indispensable pour poser un diagnostic initial sur les données et éviter des biais ou erreurs plus tard. Et pour cela, il faut un outil flexible, rapide et lisible.
Présentation rapide : Pandas et SQL
- SQL (Structured Query Language) est un langage de requêtes utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc.). C’est un standard en entreprise, très efficace pour manipuler de grands volumes de données stockés dans des systèmes de gestion de bases de données (SGBD).
- Pandas est une bibliothèque Python conçue pour la manipulation et l’analyse de données tabulaires. Elle est très utilisée en data science et machine learning, notamment dans les notebooks Jupyter. Elle permet de charger, nettoyer, transformer et visualiser les données localement.
Comparaison Pandas vs SQL : cas d’usage concrets
| Fonctionnalité / Besoin | SQL | Pandas |
|---|---|---|
| Chargement de données | Depuis une base relationnelle | Depuis CSV, Excel, JSON, SQL, API, etc. |
Regroupements, agrégations (GROUP BY) |
Très performant, syntaxe concise | Flexible, très lisible avec .groupby() |
| Filtres conditionnels | Clauses WHERE puissantes |
Conditions simples avec masquage booléen |
| Nettoyage de données | Limité (besoin de fonctions SQL avancées) | Large éventail de méthodes (.fillna(), etc.) |
| Manipulations avancées (dates, strings…) | Moins intuitif sans extensions | Nombreuses fonctions intégrées |
| Gestion des données manquantes | Peu ergonomique | Très complet avec isna(), dropna()… |
| Requêtes complexes / jointures | Très adapté avec JOIN |
Géré via .merge(), syntaxe parfois lourde |
| Documentation / communauté | Très riche (langage historique) | Énorme communauté Python et nombreux tutoriels |
| Visualisation intégrée | Nécessite des outils externes (BI, etc.) | Intégration facile avec Matplotlib, Seaborn |
Pandas ou SQL : quelle approche pour un data analyst ?
Dans les faits, un data analyst est amené à maîtriser les deux. Chacun a sa place selon l’étape du projet :
- SQL est idéal pour extraire les données depuis une base centralisée. Il permet de sélectionner uniquement ce qui est pertinent, via des jointures et des filtres efficaces.
- Pandas, lui, est plus adapté pour travailler localement sur un échantillon extrait, nettoyer les données, effectuer des traitements complexes ou préparer des visualisations.
Exemple concret : pour analyser les ventes mensuelles d’un e-commerce, un analyste pourra interroger la base SQL avec :
sql
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SELECT mois, SUM(revenu)
FROM ventes
GROUP BY mois
ORDER BY mois;
Puis, une fois les données extraites, il utilisera Pandas pour explorer les pics de saisonnalité, visualiser l’évolution ou détecter les anomalies :
python
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('ventes.csv')
df['mois'] = pd.to_datetime(df['mois'])
df.groupby(df['mois'].dt.month)['revenu'].sum().plot(kind='bar')
plt.show()
Les limites de chaque outil
SQL, bien que puissant, montre ses limites dans le cadre d’une analyse exploratoire poussée. Son langage est peu adapté au nettoyage fin (valeurs nulles, formats de texte, détection d’outliers). Il manque aussi de flexibilité sur les manipulations ponctuelles.
Pandas, de son côté, peut être plus lent sur de très gros jeux de données (plusieurs millions de lignes) si les ressources machines sont limitées. Il demande aussi de bien maîtriser la syntaxe Python, ce qui peut être un frein pour un profil non technique.
Alors, Pandas vs SQL : que choisir pour l’analyse exploratoire ?
Il ne s’agit pas de choisir l’un contre l’autre, mais de comprendre quand utiliser Pandas, quand utiliser SQL. Voici quelques pistes de réflexion pour orienter votre choix :
- Vous travaillez directement dans une base de données relationnelle ? SQL est incontournable.
- Vous avez besoin de manipuler les données localement, de corriger, enrichir ou transformer ? Pandas est plus pratique.
- Vous êtes en phase d’extraction ? SQL.
- Vous êtes en phase de traitement exploratoire ? Pandas.
- Vous débutez en data ? Apprenez les deux progressivement, en fonction de vos cas d’usage.
Se former aux bons outils du data analyst
Aujourd’hui, un bon data analyst ne peut se passer ni de SQL, ni de Python. Ces deux outils sont complémentaires et font partie de l’environnement de travail quotidien en entreprise. Les maîtriser permet d’être autonome sur l’ensemble du cycle data : extraction, nettoyage, analyse, visualisation.
À la Wild Code School, nos élèves apprennent à manipuler aussi bien SQL que Pandas dans notre formation Data Analyst. Grâce à des projets concrets, ils découvrent dans quel contexte utiliser chaque outil, et deviennent capables de répondre à des problématiques data variées.
