Passer d’un format large à un format long avec melt()

Fonctions :

• df.melt(id_vars=['col1'], value_vars=['col2', 'col3'])

  La méthode melt() permet de transformer un DataFrame depuis un format large (wide) en un format long (tidy). C'est l'opposé de pivot() : on réduit le nombre de colonnes en empilant leurs valeurs, tout en conservant les colonnes identifiantes. Très utile pour : Préparer des données pour certains types d'analyses ou visualisations (ex : seaborn attend souvent un format long). Dénormaliser des données avant des transformations supplémentaires.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Description
  id_vars	Les colonnes identifiantes à conserver (restent inchangées).
  value_vars	Les colonnes à déplier en une seule colonne (fusionnées en deux nouvelles colonnes : variable et value).
  var_name (optionnel)	Nom de la colonne résultante contenant les noms des colonnes originales (par défaut : 'variable').
  value_name (optionnel)	Nom de la colonne résultante contenant les valeurs (par défaut : 'value').

  Exemple de code :

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  import pandas as pd
  
  # Exemple de DataFrame large
  df = pd.DataFrame({
      'Date': ['2024-01-01', '2024-01-02'],
      'Produit_A': [100, 120],
      'Produit_B': [150, 130]
  })
  
  # Transformation en format long
  long_df = df.melt(id_vars=['Date'], value_vars=['Produit_A', 'Produit_B'], 
                    var_name='Produit', value_name='Vente')
  
  print(long_df)

  

  Explication du code :

  Importation de la bibliothèque

  import pandas as pd

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

  Création d’un DataFrame large

  df = pd.DataFrame({'Date': ['2024-01-01', '2024-01-02'], 'Produit_A': [100, 120], 'Produit_B': [150, 130]})

  On crée un DataFrame avec une colonne Date et deux colonnes représentant les ventes de deux produits différents, Produit_A et Produit_B.

  Transformation en format long

  long_df = df.melt(id_vars=['Date'], value_vars=['Produit_A', 'Produit_B'], var_name='Produit', value_name='Vente')

  La méthode melt() transforme le DataFrame en format long. Ici, Date reste une colonne fixe, et les colonnes Produit_A et Produit_B sont fondées sous une seule colonne Produit, avec leurs valeurs dans la colonne Vente.

  Affichage du DataFrame transformé

  print(long_df)

  Cette ligne affiche le DataFrame après sa transformation en format long. Cela permet de restructurer les données de manière plus pratique pour certaines analyses ou visualisations.