Regroupement et agrégation

Le regroupement et l’agrégation sont des techniques permettant de condenser de grandes quantités d’informations en résumés significatifs. Elles vous permettent d’organiser vos données selon des critères précis et d’en extraire des statistiques pertinentes, facilitant ainsi l’interprétation et la prise de décisions basées sur des ensembles complexes de données.

Cette section vous présente les méthodes permettant de regrouper des données selon une ou plusieurs colonnes, puis d’appliquer des fonctions d’agrégation pour extraire des statistiques pertinentes.

Vous découvrirez comment regrouper les données, appliquer des fonctions spécifiques à chaque groupe et créer des résumés utiles, tout en gérant les cas particuliers comme les valeurs manquantes ou la transformation des données après regroupement.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Regrouper les données par une colonne
  Apprenez à utiliser groupby() pour regrouper vos données en fonction des valeurs d’une colonne. Cette opération vous permet de segmenter vos données et de les préparer pour une analyse plus poussée.

• Appliquer une fonction d’agrégation sur un groupe
  Une fois les données regroupées, vous apprendrez à appliquer des fonctions d’agrégation telles que la somme, la moyenne, ou la médiane pour extraire des informations pertinentes de chaque groupe.

• Regrouper par plusieurs colonnes
  Découvrez comment regrouper vos données en fonction de plusieurs critères. Cette approche est idéale lorsque vous avez besoin de croiser plusieurs variables pour créer des résumés plus complets.

• Accéder aux groupes individuellement
  Apprenez à accéder et à travailler avec les groupes créés par groupby(). Cela vous permet de manipuler et d’analyser les sous-ensembles de données séparément.

• Transformer les données après regroupement
  Explorez comment appliquer des transformations personnalisées sur les groupes, comme la normalisation, la suppression de certaines valeurs ou l’ajustement de la granularité des données.

• Créer un tableau croisé dynamique
  Utilisez la fonction pivot_table() pour créer des tableaux croisés dynamiques, permettant d’agréger et de réorganiser vos données sous une forme plus adaptée à l’analyse.

• Gérer les valeurs manquantes dans un pivot_table
  Apprenez à gérer les valeurs manquantes dans vos tableaux croisés dynamiques, que ce soit en les supprimant, en les remplaçant par une valeur par défaut ou en les manipulant selon vos besoins.

💡 Un bon regroupement, c’est une vue d’ensemble claire et utile des données essentielles.