Comment faire pivoter un DataFrame Pandas : un guide complet pour remodeler les données ?

Comment puis-je faire pivoter un dataframe ?

Qu'est-ce que le pivot ?

• Remodeler un DataFrame de long à Format large
• Permet de créer un nouveau DataFrame où les valeurs sont agrégées en fonction d'une ou plusieurs colonnes

Comment pivoter ?

• Plusieurs méthodes pour faire pivoter un DataFrame :

  • pd.DataFrame.pivot_table
  • pd.DataFrame.groupby pd.DataFrame.unstack
  • pd.DataFrame.set_index pd.DataFrame.unstack
  • pd.DataFrame.pivot (moins flexible)
  • pd.crosstab (pour la tabulation croisée)
  • pd.factorize np.bincount (avancé, élevé performances)
  • pd.get_dummies pd.DataFrame.dot (tabulation croisée)

Format long vers format large ?

• Format long :

  • Chaque observation en occupe un rangée
  • Plusieurs colonnes représentant différents attributs/mesures

• Format large :

  • Chaque observation occupe une colonne
  • Plusieurs lignes représentant différents attributs/mesures

Exemples

Question 1 : Pourquoi est-ce que j'obtiens ValueError : l'index contient des entrées en double, ne peut pas être remodelé ?

• Cela se produit lorsque vous tentez de faire pivoter un DataFrame avec des clés en double sur lesquelles il est en cours. pivoted
• Exemple : si df a des entrées en double pour la ligne et le col et que vous pivotez avec df.pivot(index='row', columns='col'), vous obtiendrez l'erreur.

Question 2 : Comment puis-je faire pivoter df de telle sorte que les valeurs de colonne soient des colonnes, les valeurs de ligne soient l'index et la moyenne de val0 soit la valeurs ?

• Utilisez pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')

Question 3 : Comment faire en sorte que les valeurs manquantes soient 0 ?

• Utiliser l'argument fill_value dans pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

Question 4 : Puis-je obtenir autre chose que la moyenne, comme peut-être une somme ?

• Utiliser un argument aggfunc différent dans pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')

Question 5 : Puis-je effectuer plus d'une agrégation à la fois ?

• Fournir une liste des callables à l'argument aggfunc dans pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc=[np.size, np.mean])

Question 6 : Puis-je agréger plusieurs colonnes de valeurs ?

• Transmettre plusieurs noms de colonnes en tant que liste de valeurs dans pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values=['val0', 'val1'], index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

Question 7 : Puis-je subdiviser en plusieurs colonnes ?

• Transmettre plusieurs noms de colonnes sous forme de liste indexer ou des colonnes dans pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index=['row', 'item'], columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

Question 8 : Ou

• Peut subdiviser en plusieurs colonnes dans l'index et les colonnes en utilisant pd.DataFrame.pivot_table :

  df.pivot_table(values='val0', index=['key', 'row'], columns=['item', 'col'], fill_value=0, aggfunc='mean')

Question 9 : Puis-je agréger la fréquence à laquelle la colonne et les lignes apparaissent ensemble, c'est-à-dire « tabulation croisée » ?

• Utilisez pd.crosstab :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', aggfunc='mean')

Question 10 : Comment convertir un DataFrame de long en large en pivotant sur SEULEMENT deux colonnes ?

df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='mean')

Question 11 : Comment aplatir le multiple index à index unique après pivot ?

• Rejoindre l'index en plusieurs parties en un seul chaîne :

  df.pivot_table(values='val0', index='row', columns='col', fill_value=0, aggfunc='sum')

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