Transposer un DataFrame (.T)

Fonctions :

• df.T

  Transpose un DataFrame ou une Series, c'est-à-dire échange les lignes et les colonnes. Les colonnes deviennent des lignes et vice-versa. C'est utile pour changer la perspective sur les données, en particulier pour : Travailler avec des données où les lignes représentent des attributs et les colonnes des observations (et inversement). Simplifier certaines opérations mathématiques ou visualisations. Préparer les données pour des algorithmes qui attendent une forme spécifique.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Aucun paramètre à passer :
  .T est une propriété et non une méthode.

  Exemple de code :

  📋 Copy

  import pandas as pd
  
  # Exemple de DataFrame
  df = pd.DataFrame({
      'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
      'Age': [25, 30, 35],
      'Ville': ['Paris', 'Lyon', 'Marseille']
  })
  
  # Transposer le DataFrame
  df_transpose = df.T
  
  print(df_transpose)

  

  Explication du code :

  Importation de la bibliothèque

  import pandas as pd

  Cette ligne importe la bibliothèque pandas, qui est utilisée pour manipuler des structures de données tabulaires en Python.

  Création d’un DataFrame

  df = pd.DataFrame({'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Ville': ['Paris', 'Lyon', 'Marseille']})

  On crée un DataFrame avec trois colonnes : Nom, Age, et Ville, chacune contenant trois valeurs.

  Transposition du DataFrame

  df_transpose = df.T

  La méthode .T transpose le DataFrame, c'est-à-dire qu'elle inverse les lignes et les colonnes. Les anciennes colonnes deviennent des lignes, et vice versa.

  Affichage du DataFrame transposé

  print(df_transpose)

  Cette ligne affiche le DataFrame transposé, où les colonnes initiales sont maintenant des lignes et les lignes initiales sont des colonnes.