pivot_table()

Pivot_table() est une fonction qui permet de réorganiser un tableau par la transformation de lignes en colonnes afin d'effectuer un calcul spécifique.

Syntaxe de pivot_table()

Supposons que nous souhaitons obtenir une table comme ci-dessous, où les ventes totales de chaque produit sont présentées en colonnes pour chaque magasin. Il est possible d'utiliser la fonction "pivot_table" comme suit :

Avec certains paramètres :

"index" : colonne voulus utiliser comme référence pour les lignes de notre nouveau tableau.

"columns" : colonne voulus utiliser pour les colonnes de notre nouveau tableau.

"values" : les données que nous voulons remplir notre tableau.

En cas de répétition des données, comment souhaitez-vous les combiner?

Un paramètre "aggfunc" peut être défini, par défaut il prend la « moyenne » comme mentionné précédemment.

Prenons l'exemple de l'addition des valeurs :

Les valeurs manquantes peuvent également être remplies en utilisant le paramètre "fill_value".

Paramètres de pivot_table()

"index" : colonne voulus utiliser comme référence pour les lignes .

"columns" : colonne voulus utiliser pour les colonnes .

"values" : les données que nous voulons  remplir .

"aggfunc" : agréger les valeurs, « moyenne » par défaut .

"fill_value" : valeurs manquantes .

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

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