Concaténation et fusion de datasets

Dans le traitement des données, il est souvent nécessaire de combiner plusieurs datasets pour en tirer des informations plus complètes. La concaténation et la fusion de DataFrames permettent de regrouper les données sous une même structure tout en préservant les relations et l’intégrité des informations. Cette section vous guidera à travers les différentes méthodes pour fusionner des jeux de données de manière efficace avec pandas.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Concaténation verticale de DataFrames (concat avec axis=0)
  Découvrez comment empiler des DataFrames verticalement en utilisant la fonction concat() avec l’argument axis=0. Cela vous permet de rajouter des lignes à un DataFrame existant, à condition que les colonnes soient compatibles.

• Concaténation horizontale de DataFrames (concat avec axis=1)
  Apprenez à concaténer des DataFrames horizontalement avec concat() et axis=1. Cette méthode permet de rajouter des colonnes à un DataFrame, ce qui est utile lorsque vous avez des données supplémentaires à intégrer par rapport à un index commun.

• Fusion de DataFrames avec merge() sur une colonne commune
  Apprenez à utiliser merge() pour fusionner deux DataFrames sur une colonne commune, comme une clé primaire. Cela est particulièrement utile pour combiner des informations de différentes sources basées sur une variable partagée.

• Fusion avec merge() et différents types de jointures (inner, outer, left, right)
  Découvrez les différents types de jointures (inner, outer, left, right) que vous pouvez appliquer avec merge(). Ces jointures vous permettent de spécifier comment vous souhaitez gérer les lignes correspondantes entre vos DataFrames (seulement les correspondances, toutes les lignes, etc.).

• Fusion sur plusieurs colonnes avec merge()
  Apprenez à fusionner des DataFrames sur plusieurs colonnes, ce qui est utile lorsque vous devez combiner des données qui partagent plus d’une clé. Cela vous permettra de réaliser des fusions plus complexes et adaptées à des situations spécifiques.

• Utilisation de join() pour fusionner sur l’index
  Découvrez comment utiliser la méthode join() pour fusionner deux DataFrames sur leurs index. Cette méthode est pratique lorsque vous travaillez avec des DataFrames ayant un index commun et que vous souhaitez les associer sur cette base.

• Gérer les doublons après une fusion (drop_duplicates())
  Après une fusion, il est possible que des doublons apparaissent dans vos données. Apprenez à les gérer en utilisant drop_duplicates() pour éliminer les lignes redondantes.

• Remplissage des valeurs manquantes après une fusion (fillna())
  Il peut arriver qu’une fusion laisse des valeurs manquantes. Découvrez comment utiliser fillna() pour remplir ces valeurs selon des règles spécifiques, comme en les remplaçant par la moyenne, la médiane, ou des valeurs propres à chaque colonne.

💡 Fusionner les données, c’est bâtir un pont entre plusieurs sources pour en tirer une vision plus complète et enrichie des informations.