Transposition et pivotement

Lorsque vous travaillez avec des données, la manière dont elles sont structurées peut avoir un impact significatif sur les analyses que vous réalisez. La transposition et le pivotement des données permettent de réorganiser les DataFrames de manière à mieux adapter leur format aux besoins de votre analyse ou de votre visualisation. Cette section explore les différentes techniques de transposition et pivotement avec pandas.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Transposer un DataFrame (.T)
  Apprenez à transposer un DataFrame avec .T pour inverser ses lignes et colonnes. Cette opération est particulièrement utile lorsque vous avez besoin de réorganiser les axes de vos données pour les rendre plus exploitables ou pour une présentation plus claire.

• Passer d’un format large à un format long avec melt()
  Découvrez comment utiliser melt() pour convertir un DataFrame d’un format large (avec de nombreuses colonnes) en un format long (avec des variables sous forme de lignes). Cela est très utile pour préparer vos données avant de les analyser ou de les visualiser avec des outils qui nécessitent un format long.

• Utiliser pivot_table() pour l’agrégation des données
  Apprenez à utiliser pivot_table() pour restructurer vos données et les agréger selon une ou plusieurs clés. Vous pouvez ainsi obtenir des résumés statistiques de vos données, comme des moyennes, des sommes, des comptages, etc., tout en les réorganisant en fonction des variables sélectionnées.

• Réinitialiser l’index après un pivotement (reset_index())
  Après un pivotement, vos données peuvent avoir un index multi-niveaux qui peut être difficile à manipuler. Découvrez comment utiliser reset_index() pour réinitialiser l’index et rendre vos données plus accessibles pour des manipulations ultérieures.

• Convertir plusieurs colonnes en une seule avec melt()
  Utilisez melt() pour convertir plusieurs colonnes de données en une seule colonne, ce qui est idéal lorsque vous souhaitez transformer vos variables en un format plus simple à traiter pour certains types d’analyses ou de modèles.

• Gérer les valeurs manquantes après un pivotement (fillna())
  Après un pivotement, des valeurs manquantes peuvent apparaître, notamment lorsque certaines combinaisons de données ne sont pas présentes dans tous les groupes. Apprenez à utiliser fillna() pour remplir ces valeurs manquantes de manière appropriée, en fonction des besoins de votre analyse.

💡 Transposer et pivoter, c’est réorganiser les données pour en révéler de nouvelles perspectives et mieux comprendre leur structure.