Fusionner et regrouper des DataFrames avec MultiIndex

Fonctions :

• df.groupby(['col1', 'col2']).agg('sum')

  La fonction groupby() permet de regrouper un DataFrame selon une ou plusieurs colonnes. Une fois les données regroupées, vous pouvez appliquer des fonctions d'agrégation (comme sum, mean, etc.) à ces groupes. L'utilisation de agg() permet de spécifier l'agrégation souhaitée pour chaque groupe. Dans cet exemple, sum est appliqué pour sommer les valeurs de chaque groupe. Lorsqu'un MultiIndex est impliqué, groupby() permet de regrouper les données par plusieurs niveaux d'index. Une fois le regroupement effectué, vous pouvez facilement appliquer des fonctions d'agrégation pour résumer les données par groupe. Ce processus est couramment utilisé pour effectuer des analyses statistiques sur des sous-ensembles de données.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
  by	list	Liste de colonnes ou de niveaux de l'index par lesquels grouper les données.	None
  aggfunc	function, list, dict	Fonction d'agrégation à appliquer aux groupes. Cela peut être une fonction, une liste de fonctions ou un dictionnaire de fonctions.	None
  level	int, str	Niveau de l'index à grouper (pour les DataFrames avec un MultiIndex).	None
  as_index	bool	Si True, l'index de la table résultante sera le(s) niveau(x) de groupement. Sinon, le groupement est effectué sur les colonnes et l'index est réinitialisé.	True

  Exemple de code :

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  import pandas as pd
  
  # Création d'un DataFrame avec un MultiIndex
  df = pd.DataFrame({
      'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
      'col2': [1, 1, 2, 2, 1, 2],
      'valeur': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
  })
  
  # Appliquer groupby avec aggregation 'sum' après avoir groupé par 'col1' et 'col2'
  resultat = df.groupby(['col1', 'col2']).agg('sum')
  
  # Afficher le résultat
  print(resultat)

  

  Explication du code :

  import pandas as pd importe la bibliothèque pandas, renommée ici en pd pour simplifier son utilisation dans le code.

  Création d'un DataFrame avec un MultiIndex

  Le code crée un DataFrame nommé df avec trois colonnes : 'col1', 'col2', et 'valeur'. Les données de chaque colonne sont spécifiées comme des listes dans le dictionnaire passé à pd.DataFrame().

  Appliquer groupby avec aggregation 'sum' après avoir groupé par 'col1' et 'col2'

  La méthode groupby(['col1', 'col2']) groupe les données du DataFrame par les colonnes 'col1' et 'col2', créant ainsi des sous-groupes selon ces colonnes. Ensuite, la méthode agg('sum') applique une agrégation pour chaque sous-groupe, en calculant la somme des valeurs de la colonne 'valeur'.

  resultat = df.groupby(['col1', 'col2']).agg('sum') crée un DataFrame agrégé nommé resultat, qui contient la somme des valeurs pour chaque combinaison unique des colonnes 'col1' et 'col2'.

  Afficher le résultat

  La fonction print() affiche le contenu de resultat, montrant le DataFrame agrégé avec les sommes des valeurs pour chaque groupe.