Un guide complet et clair pour maîtriser Pivot de Pandas. Il offre des informations claires pour les débutants comme pour les experts. Bonne lecture 🙂
La manipulation des données est cruciale pour l’analyse de données, et la bibliothèque Pandas de Python offre une pléthore de fonctionnalités à cet effet. L’une de ces fonctionnalités est la fonction pivot.
Dans ce guide, nous allons nous plonger dans cette fonction pivot de Pandas, ses applications, ainsi que quand et comment l’utiliser efficacement.
Qu’est-ce que la fonction Pivot de Pandas ?
La fonction pivot de Pandas est une méthode utilisée pour « remodeler » les données en transformant les lignes en colonnes. La fonction pivot de Pandas entre en jeu lorsqu’il est nécessaire de réorganiser les données d’un format « long » à un format « large ».
En gros, cette fonction convertit certaines valeurs de lignes en en-têtes de colonnes, ce qui nous permet d’avoir une vue plus large de nos données. Cela peut rendre les données plus lisibles, en particulier lorsque tu souhaites comparer les attributs de différentes entités.
Prenons l’exemple d’un ensemble de données qui contient les températures quotidiennes de différentes villes :
Date City Temperature 0 2023-01-01 NY 55 1 2023-01-01 LA 72 2 2023-01-02 NY 53 3 2023-01-02 LA 75
Ici, les données sont dans un format « long » – chaque paire de date et de ville a une ligne distincte. Mais que se passerait-il si tu voulais voir les températures de New York et de Los Angeles côte à côte pour chaque date ?
En appliquant la fonction pivot, cet ensemble de données peut être transformé comme suit :
Date NY LA 0 2023-01-01 55 72 1 2023-01-02 53 75
Tu constates maintenant que les villes uniques sont devenues des en-têtes de colonne et que les températures sont classées sous ces en-têtes pour chaque date. Ce format « large » facilite la comparaison entre les villes.
Syntaxe de la fonction pivot
Pour réaliser cette transformation, la fonction pivot offre trois paramètres principaux :
- index : Le paramètre index définit la structure des lignes du nouveau DataFrame.
- columns : Le paramètre columns identifie les valeurs uniques qui serviront de nouvelles colonnes.
- values : Le paramètre values permet de s’assurer que les bonnes données sont introduites dans la nouvelle structure.
La syntaxe de base se présente comme suit :
DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None)
Par exemple, si tu veux pivoter les données de manière à ce que les jours soient l’index, les produits soient les colonnes et les ventes soient les valeurs, tu dois utiliser la procédure suivante :
temperature_data.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature')
Pourquoi avons-nous besoin de la fonction Pivot de Pandas ?
La fonction pivot de Pandas est cruciale pour de multiples raisons, principalement en ce qui concerne la manipulation, la transformation et l’analyse des données. En voici une description détaillée :
Remodelage des données
La principale raison d’utiliser la fonction pivot est de « remodeler » les données. Elle transforme les données d’un format long à un format large, ce qui permet de comparer plus efficacement différentes variables. Ce remodelage est fondamental dans la préparation des ensembles de données pour l’analyse ou la visualisation, car il permet une forme de représentation des données plus structurée et plus lisible.
Amélioration de l’analyse des données
En réorganisant les ensembles de données, la fonction pivot permet aux utilisateurs de mener des analyses plus nuancées et plus précises. Elle permet de résumer des ensembles de données complexes et de révéler des schémas, des tendances et des idées qui pourraient rester dans l’ombre dans un ensemble de données plus encombré et non pivoté.
Visualisation améliorée des données
Le pivot permet de créer des visualisations plus perspicaces et plus significatives. Un tableau pivotant bien structuré peut s’avérer essentiel pour tracer des graphiques et des diagrammes, car il organise les données d’une manière qui peut être facilement interprétée et visualisée, en donnant un aperçu clair des modèles et des tendances sous-jacents.
Intégrité des données
Le pivotage permet de préserver l’intégrité des données en évitant les doublons inutiles. Lors de la transformation des données, en particulier lors de l’agrégation, il est essentiel de disposer d’informations exactes et non redondantes. La fonction pivot permet de garantir cette intégrité en réorganisant les données de manière plus logique sans altérer les ensembles de données d’origine.
Efficacité de temps
Dans Pandas, l’utilisation de pivot est souvent plus rapide que la réorganisation manuelle des données ou l’utilisation de fonctions de transformation plus complexes. En rationalisant le processus de transformation des données, il permet d’accélérer l’analyse des données, ce qui est particulièrement avantageux lorsqu’il s’agit d’ensembles de données volumineux.
Comment utiliser Pivot de Pandas ?
Pivoter des données dans Pandas est une compétence essentielle à acquérir, et pour t’aider à mieux comprendre, prenons un exemple. Disons que nous avons un exemple de DataFrame qui contient des informations sur les ventes réalisées par différents agents dans diverses régions.
Le DataFrame ressemble à ceci :
Agent Region Sales 0 Alice North 200 1 Alice South 150 2 Bob East 100 3 Bob West 180 4 Charlie North 120 5 Charlie West 200
Supposons maintenant que nous souhaitions faire pivoter le tableau pour obtenir une vue plus claire des ventes réalisées par chaque agent dans chaque région.
Pour ce faire, nous appliquons la fonction pivot comme suit :
pivoted_df = df.pivot(index='Agent', columns='Region', values='Sales') print(pivoted_df)
L’exécution du code ci-dessus transformera le DataFrame d’origine en la forme pivotée suivante :
Region East North South West Agent Alice NaN 200.0 150.0 NaN Bob 100.0 NaN NaN 180.0 Charlie NaN 120.0 NaN 200.0
À partir du tableau croisé, nous pouvons facilement déterminer le nombre de ventes réalisées par chaque agent dans chaque région. Par exemple, Alice n’a réalisé aucune vente dans l’Est.
Note que les valeurs NaN (not a number) indiquent des données manquantes ou, dans ce contexte, l’absence de vente de cet article particulier par le vendeur.
Cette représentation permet une compréhension plus claire et plus immédiate des données, ce qui facilite l’identification de modèles, tels que les agents qui obtiennent de bons résultats dans les différentes régions et les possibilités d’amélioration ou d’enquête plus approfondie.
Quelle est la différence entre Pivot et Pivot Table ?
DataFrame.pivot et DataFrame.pivot_table sont tous deux des outils de remodelage dans Pandas, mais ils ont des objectifs différents. Tout d’abord, pivot est destiné au remodelage de base et nécessite des combinaisons index-colonne uniques sans capacités d’agrégation. D’autre part, pivot_table est conçu pour un remodelage avancé. Il gère les doublons en autorisant des fonctions d’agrégation telles que la moyenne ou la somme. En cas d’entrées de données dupliquées, pivot lèverait une erreur, alors que pivot_table les agrège.
En gros, pivot est destiné aux cas simples, tandis que pivot_table offre plus de flexibilité et de fonctionnalité.
Dois-je utiliser Crosstab ou Pivot Table dans Pandas ?
Crosstab est un bon choix lorsqu’il s’agit d’effectuer un comptage simple entre deux catégories. Il est simple et conçu spécifiquement à cette fin. En revanche, si tu dois remodeler des données de manière détaillée ou utiliser diverses méthodes d’agrégation, pivot_table offre davantage de souplesse et d’options. Tu peux considérer que crosstab est adapté aux tâches de base, tandis que pivot_table est conçu pour les tâches plus complexes. La documentation de Pandas permet de mieux comprendre les fonctionnalités de chacun. N’oublie jamais d’adapter ton choix à tes besoins spécifiques.
Cas d’utilisation de Pandas Pivot
Gestion de projet
Si une entreprise suit les tâches d’un projet avec des colonnes telles que « date », « tâche » et « statut » (par exemple, « terminé », « en cours », « non commencé »), la fonction pivot peut fournir une vue avec les dates comme lignes, les tâches comme colonnes et les statuts comme valeurs. Cela permet d’avoir une vision plus claire de l’avancement du projet.
Analyse du trafic sur le site web
Si une entreprise suit les visites de pages web avec des colonnes de données telles que « date », « page web » et « visites », pivot peut les remodeler pour afficher les dates en lignes, les différentes pages web en colonnes et les visites en valeurs. Cela permet d’obtenir une image claire des tendances du trafic.
Analyse des séries chronologiques
Pour les ensembles de données enregistrant plusieurs variables dans le temps (par exemple, les cours des actions de différentes sociétés), tu peux utiliser pivot pour avoir les dates comme lignes, les sociétés comme colonnes et les cours des actions comme valeurs. Il est ainsi facile de tracer côte à côte des données de séries temporelles pour différentes entreprises.
Conclusion
Pandas Pivot témoigne de la flexibilité et de la puissance de la bibliothèque Pandas. Qu’il s’agisse de remodeler des ensembles de données pour une visualisation plus claire ou de rationaliser des analyses de données complexes, la maîtrise de la fonction pivot peut considérablement améliorer tes compétences en matière de manipulation de données. Comme pour tous les outils puissants, la clé consiste à savoir quand et comment utiliser efficacement Pandas pivot.
