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)
Empilez plusieurs DataFrames ligne par ligne avec concat(axis=0), en veillant à la compatibilité des colonnes.
Concaténation horizontale de DataFrames (concat avec axis=1)
Ajoutez des colonnes à vos DataFrames avec concat(axis=1) pour enrichir vos données à partir d’un index commun.
Fusion de DataFrames avec merge() sur une colonne commune
Combinez deux DataFrames en utilisant merge() sur une colonne partagée, comme une clé primaire.
Fusion sur plusieurs colonnes avec merge()
Réalisez des fusions complexes sur plusieurs colonnes partagées avec merge(), utile dans des jeux de données structurés.
Utilisation de join() pour fusionner sur l’index
Fusionnez deux DataFrames sur leur index avec la méthode join(), idéale pour des structures indexées similaires.
Gérer les doublons après une fusion (drop_duplicates())
Supprimez les lignes redondantes après fusion avec drop_duplicates() pour garantir des données uniques.
Remplissage des valeurs manquantes après une fusion (fillna())
Utilisez fillna() pour combler les valeurs manquantes après une fusion, en les remplaçant selon vos règles métier.
💡 Fusionner les données, c’est bâtir un pont entre plusieurs sources pour en tirer une vision plus complète et enrichie des informations.