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)
Utilisez .T pour transposer un DataFrame, en inversant ses lignes et colonnes, afin de réorganiser vos données de manière plus claire.
Passer d’un format large à un format long avec melt()
Transformez un DataFrame d’un format large à un format long avec melt() pour faciliter l’analyse et la visualisation des données.
Utiliser pivot_table() pour l’agrégation des données
Réorganisez vos données et effectuez des agrégations (moyennes, sommes, etc.) avec pivot_table() pour obtenir des résumés statistiques.
Réinitialiser l’index après un pivotement (reset_index())
Après un pivotement, réinitialisez l’index avec reset_index() pour simplifier la manipulation des données.
Convertir plusieurs colonnes en une seule avec melt()
Utilisez melt() pour convertir plusieurs colonnes en une seule, simplifiant ainsi le traitement de vos données pour certaines analyses.
Gérer les valeurs manquantes après un pivotement (fillna())
Remplissez les valeurs manquantes après un pivotement avec fillna() en fonction de vos besoins d’analyse.
💡 Transposer et pivoter, c’est réorganiser les données pour en révéler de nouvelles perspectives et mieux comprendre leur structure.