A Comprehensive Guide for Data Science

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Introduction

Dans le monde de la science des données, la capacité d’analyser et de manipuler efficacement les données est cruciale. Parmi les nombreux outils disponibles, les tables de pivot se distinguent comme une technique puissante pour résumer et explorer des ensembles de données complexes. Lorsqu’ils sont combinés avec la flexibilité de Python et les capacités robustes de la bibliothèque Pandas, les tables de pivot deviennent un atout indispensable dans la boîte à outils de tout scientifique des données.

Ce guide complet se plongera dans les subtilités des tables de pivot Pandas, vous offrant les connaissances et les compétences pour tirer parti de cette puissante fonctionnalité dans vos projets d’analyse de données. Que vous soyez un débutant qui commence simplement votre parcours en science des données ou un analyste expérimenté qui cherche à affiner vos compétences, cet article offrira des idées précieuses et des exemples pratiques pour améliorer votre compréhension de la table de pivot dans Python Pandas.

Comprendre les tables de pivot

Avant de plonger dans les spécificités des tables de pivot Pandas, prenons un moment pour comprendre ce que sont les tables de pivot et pourquoi ils sont si précieux dans l’analyse des données.

Une table de pivot est un outil de résumé de données qui vous permet d’extraire la signification d’un grand ensemble de données détaillé. Il vous permet de réorganiser et de résumer des colonnes et des lignes de données sélectionnées pour obtenir un rapport souhaité. La table “Pivot” dans Pivot fait référence à la capacité de faire tourner les données, transformant les lignes en colonnes et vice versa, pour créer différentes vues du même ensemble de données.

Les principaux avantages de l’utilisation de tables de pivot comprennent:

  1. Résumé des données: agréger rapidement de grands ensembles de données en résumés significatifs.
  2. Analyse flexible: modifiez facilement la structure de vos données pour obtenir différentes perspectives.
  3. Reconnaissance des modèles: identifier les tendances et les modèles qui pourraient être cachés dans les données brutes.
  4. Exploration interactive: ajustez dynamiquement votre vision des données pour répondre à des questions spécifiques.

Dans le contexte des pandas, les tables de pivot deviennent encore plus puissantes, permettant une intégration transparente avec d’autres techniques de manipulation et d’analyse des données.

Pandas Pivot Table Basics

Pandas, une bibliothèque de manipulation de données populaire pour Python, fournit une prise en charge robuste pour la création et le travail avec des tables de pivot via sa fonction PIVOT_TABLE. La fonction pd.pivot_table est un outil polyvalent qui vous permet de créer facilement des tables de pivot, offrant une large gamme d’options pour personnaliser votre analyse.

Voici la syntaxe de base de la fonction pd.pivot_table:

pd.pivot_table (données, valeurs=Aucunindex=Aucuncolonnes=AucunAggfunc=‘signifier’fill_value=Aucunmarges=FAUXdropna=Vraimargins_name=‘Tous’observé=FAUX)

Décomposons les paramètres clés:

  • Données: le dataframe que vous souhaitez pivoter.
  • Valeurs: la ou les colonnes que vous souhaitez agréger.
  • Index: la ou les colonnes à utiliser comme étiquettes de ligne.
  • Colonnes: la ou les colonnes à utiliser comme étiquettes de colonne.
  • Aggfunc: la fonction à utiliser pour l’agrégation (la valeur par défaut est «moyenne»).
  • Fill_value: la valeur à utiliser pour les données manquantes.
  • Marges: s’il faut ajouter des sous-totaux de ligne / colonne.
  • dropna: s’il faut supprimer des colonnes où toutes les valeurs sont nan.

Comprendre ces paramètres est crucial pour créer des tables de pivot efficaces adaptées à vos besoins d’analyse spécifiques.

pd.pivot_table vs pivot de dataframe

Bien que PD.Pivot_Table soit le principal objectif de ce guide, il convient de noter que Pandas fournit également une méthode DataFrame.pivot. La principale différence réside dans leur flexibilité et leurs cas d’utilisation:

  1. Dataframe.pivot:
    • Utilisé pour le remodelage des données sans agrégation.
    • Nécessite des valeurs uniques dans les combinaisons d’index / colonnes.
    • Syntaxe: df.pivot (index, colonnes, valeurs)
  2. pd.pivot_table:
    • Plus flexible, permettant une agrégation de données.
    • Peut gérer les combinaisons d’index / colonnes non uniques.
    • Offre plus d’options de personnalisation.

En général, PD.Pivot_Table est plus polyvalent que le pivot Pandas Dataframe et peut gérer une gamme plus large de scénarios, ce qui en fait le choix préféré pour la plupart des tâches d’analyse des données.

Création de tables de pivot en pandas

Maintenant que nous avons couvert les bases, plongeons-nous dans la création de tables de pivot à l’aide de pandas. Nous allons commencer par un exemple simple et construire progressivement des scénarios plus complexes.

Tout d’abord, créons un exemple de dataframe pour travailler avec:

Décomposons ce que fait ce code:

  1. Nous importons les bibliothèques nécessaires: Pandas pour la manipulation des données et Numpy pour générer des données aléatoires.
  2. Nous avons réglé une graine aléatoire (NP.Random.seed (42)) pour assurer la reproductibilité de nos données aléatoires.
  3. Nous créons une dataframe avec 100 lignes d’échantillons de données:
    • Date: une plage de dates à partir du 1er janvier 2023
    • Produit: catégories de produits attribuées au hasard (A, B ou C)
    • Région: Régions assignées au hasard (nord, sud, est ou ouest)
    • Ventes: des valeurs entières aléatoires entre 100 et 999
    • Unités: valeurs entières aléatoires entre 1 et 49
  4. Nous imprimons les cinq premières lignes du DataFrame pour avoir un aperçu de nos données.

Cet exemple de jeu de données représente un enregistrement de vente simple, que nous utiliserons pour démontrer diverses opérations de table de pivot.

Maintenant, créons une table pivot simple pour résumer les ventes par produit et région:

Voici ce que fait ce code:

  1. Nous utilisons pd.pivot_table () pour créer une table pivot à partir de notre DATAFRAME DF.
  2. VALEUR = “Sales”: Nous résumons la colonne «Sales».
  3. index = ‘Product’: nous définissons ‘Product’ comme notre index de ligne, ce qui signifie que chaque ligne représentera un produit différent.
  4. colonnes = “région”: nous utilisons la «région» pour nos en-têtes de colonne, créant une colonne pour chaque région unique.
  5. aggfunc = “sum”: nous additionnons les valeurs de vente. Cela signifie que nous verrons les ventes totales pour chaque combinaison de région de produit.

La table de pivot résultante montrera les ventes totales pour chaque produit dans différentes régions. Cette opération simple transforme rapidement nos données brutes en un résumé plus perspicace, nous permettant de comparer facilement les performances du produit entre les régions.

Techniques de table de pivot avancée

Au fur et à mesure que vous devenez plus à l’aise avec les tables de pivot de base, vous pouvez explorer des techniques plus avancées pour extraire des informations plus approfondies de vos données. Regardons quelques opérations de table de pivot avancée:

Plusieurs fonctions d’agrégation

Vous pouvez appliquer plusieurs fonctions d’agrégation à vos données:

Ce code crée une table pivot plus complexe:

  1. valeurs =[‘Sales’, ‘Units’]: Nous incluons maintenant les «ventes» et les «unités» dans notre analyse.
  2. Aggfunc = {‘Sales’: ‘Sum’, ‘Unités’: ‘Mean’}: Nous appliquons différentes fonctions d’agrégation à chaque valeur:
    • Pour les «ventes», nous calculons la somme (ventes totales)
    • Pour les «unités», nous calculons la moyenne (nombre moyen d’unités vendues)

La table de pivot résultante aura une structure de colonne à plusieurs niveaux:

  • Le niveau supérieur affichera les «ventes» et les «unités»
  • Le deuxième niveau montrera les régions
  • Pour chaque produit (ligne), vous verrez les ventes totales et les unités moyennes vendues dans chaque région

Ce type de table de pivot est particulièrement utile lorsque vous devez analyser plusieurs aspects de vos données simultanément, offrant une vue plus complète de vos mesures commerciales.

Indexation hiérarchique

Vous pouvez créer des indices à plusieurs niveaux pour des résumés plus complexes:

Ce tableau pivot présente l’indexation hiérarchique:

  1. index =[‘Product’, ‘Region’]: Nous créons un indice de ligne à deux niveaux avec le «produit» comme niveau principal et «région» comme niveau secondaire.
  2. colonnes =[‘Date’]: Nous utilisons la colonne «Date» pour nos en-têtes de colonne.

La table de pivot résultante aura:

  • Un indice de ligne hiérarchique, d’abord regroupé par produit, puis par région
  • Colonnes représentant chaque date unique
  • La somme des ventes pour chaque combinaison de région de produit à chaque date

Cette structure permet une vision très détaillée des performances des ventes, vous permettant d’analyser les tendances non seulement par le produit ou la région, mais par leur combinaison au fil du temps.

Utilisation des marges

L’ajout de marges à votre table pivot peut fournir des totaux utiles:

Ce tableau pivot présente le concept de marges:

  1. marges = true: cela ajoute des totaux de lignes et de colonne à notre table de pivot.
  2. margins_name = “Total”: Cela définit l’étiquette de notre ligne de marge et de notre colonne au «total».

La table de pivot résultante ressemblera à notre premier exemple, mais avec une ligne et une colonne supplémentaires montrant les totaux:

  • La dernière rangée affichera les ventes totales pour chaque région de tous les produits.
  • La dernière colonne affichera les ventes totales de chaque produit dans toutes les régions.
  • La cellule en bas à droite contiendra le grand total de toutes les ventes.

Les marges sont incroyablement utiles pour obtenir une image globale de vos données, vous permettant de voir à la fois la ventilation détaillée et la vue d’ensemble en une seule vue.

Fonctions d’agrégation personnalisées

Vous pouvez définir des fonctions d’agrégation personnalisées pour une analyse plus spécialisée:

Cet exemple montre comment utiliser une fonction d’agrégation personnalisée:

  1. Nous définissons une fonction personnalisée personnalisée_agg qui calcule la plage d’une série (la différence entre les valeurs maximales et minimales).
  2. Nous utilisons cette fonction comme notre aggfunc dans la table de pivot.

La table de pivot résultante montrera la plage de ventes de chaque produit dans chaque région. Cela peut être utile pour comprendre la variabilité des ventes entre différents produits et régions.

L’utilisation de fonctions personnalisées vous permet d’adapter vos tables de pivot vers des besoins analytiques spécifiques qui vont au-delà des sommes ou des moyennes simples.

Exemples pratiques et cas d’utilisation

Pour vraiment apprécier la puissance des tables de pivot Pandas, explorons certains scénarios du monde réel où ils peuvent être particulièrement utiles:

Analyse des ventes

Les tables de pivots excellent pour résumer les données de vente. Créons un rapport de vente mensuel:

Ce tableau de pivot montre les ventes totales pour chaque produit sur différents mois, ce qui facilite l’identification des tendances saisonnières.

Métriques de performance

Les tables de pivot peuvent aider à calculer et à comparer diverses mesures de performance:

Cet exemple calcule les ventes totales, le nombre d’unités et les ventes par unité pour chaque région et produit.

Analyse des séries chronologiques

Les tables de pivot sont excellentes pour l’analyse temporelle:

Ce tableau pivot montre des ventes quotidiennes moyennes pour chaque produit, aidant à identifier les jours de la semaine qui fonctionnent le mieux pour différents produits.

Conseils et meilleures pratiques

Alors que vous continuez à travailler avec des tables Pandas Pivot, gardez à l’esprit ces conseils et les meilleures pratiques:

  1. Préparation des données: assurez-vous que vos données sont propres et correctement formatées avant de créer des tables de pivot. Gérer les valeurs et les types de données manquants de manière appropriée.
  2. Choisissez des agrégations appropriées: sélectionnez les fonctions d’agrégation qui ont du sens pour vos objectifs de données et d’analyse. N’hésitez pas à utiliser plusieurs agrégations ou fonctions personnalisées.
  3. Utilisez l’indexation hiérarchique: pour les ensembles de données complexes, tirez parti des indices à plusieurs niveaux pour créer des tables de pivot plus informatives et organisées.
  4. Explorez différentes vues: expérimentez différentes combinaisons de lignes, de colonnes et de valeurs pour acquérir diverses perspectives sur vos données.
  5. Mélanger avec d’autres fonctions de pandas: utilisez des tables de pivot en conjonction avec d’autres fonctions de pandas comme les pandas Pivot Table Groupby, SORT_VALUES ou Fillna pour une analyse plus complète.
  6. Considérations de performances: pour des ensembles de données très grands, envisagez d’utiliser des opérations Groupby ou des requêtes de base de données avant de pivoter pour améliorer les performances.
  7. Visualisation: Associez vos tables de pivot avec des bibliothèques de visualisation comme Matplotlib ou Seaborn pour créer des représentations visuelles percutantes de vos données.

Conclusion

Les tables de pivot Pandas sont un outil puissant dans l’arsenal du Data Scientist, offrant un moyen flexible et efficace de résumer, d’analyser et d’explorer des ensembles de données complexes. En maîtrisant la fonction PD.pivot_table et en comprenant ses différents paramètres et cas d’utilisation, vous pouvez déverrouiller de nouvelles informations et rationaliser vos workflows d’analyse de données.

De la résumé de base des données à une analyse multidimensionnelle avancée, les tables de pivot dans les pandas fournissent une approche polyvalente pour gérer un large éventail de défis analytiques. Que vous travailliez sur l’analyse des ventes, les mesures de performance, les données de séries chronologiques ou tout autre projet axé sur les données, les techniques et les exemples couverts dans ce guide serviront de base solide pour vos efforts de table de pivot.

N’oubliez pas que la clé pour devenir compétent avec les tables de pivot est la pratique. Expérimentez avec différents ensembles de données, essayez diverses fonctions d’agrégation et explorez les innombrables façons dont vous pouvez structurer vos données. Au fur et à mesure que vous gagnez de l’expérience, vous constaterez que les tables de pivot deviennent une partie indispensable de votre boîte à outils de science des données, vous permettant d’extraire rapidement des informations significatives et de prendre des décisions basées sur les données en toute confiance.

Alors, considérez cela comme un tutoriel Pandas Pivot Table pour les mannequins et explorez la puissance du pivot en pandas!



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