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Maîtrisez les Agrégations avec Pandas

Produire et manipuler des agrégations
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Maîtrisez Python : Analyse et visualisations des données
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Utilisation Avancée de la Fonction GroupBy

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont :

- Maîtriser l'utilisation de la fonction GroupBy de Pandas.
- Savoir appliquer des fonctions d'agrégation à un DataFrame.
- Apprendre à trier et ré-indexer les résultats pour une analyse optimale.

Résumé

Apprenez à produire et manipuler des agrégations avec Pandas grâce à la fonction GroupBy. Découvrez comment regrouper et analyser les données pour obtenir des insights pertinents.

Description

Dans cette leçon, nous allons explorer les techniques avancées pour produire et manipuler des agrégations avec l'outil Pandas. Vous découvrirez comment utiliser la fonction GroupBy pour regrouper vos données en fonction de critères spécifiques, ainsi que la fonction Ag pour appliquer des agrégations telles que la somme, la moyenne ou le comptage des lignes.

Nous illustrerons ces concepts par des exemples concrets, permettant de regrouper les ventes et les profits par catégories de produits, et même par sous-catégories. En outre, nous aborderons le tri des résultats avec la fonction Sort Values et l'importance de réinitialiser les index avec Reset Index pour la compatibilité avec les outils de visualisation et d'analyse de données.

À la fin de cette vidéo, vous serez capables d’identifier des modèles et des tendances clés dans vos données, grâce à une manipulation avancée des agrégations.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que la fonction GroupBy dans Pandas ?
La fonction GroupBy dans Pandas permet de regrouper un DataFrame en fonction d'une ou plusieurs variables, pour appliquer ensuite des fonctions d'agrégation comme la somme, la moyenne ou le comptage sur ces groupes.
Pourquoi ne peut-on pas chaîner des opérations après un GroupBy ?
Parce que le résultat d'un GroupBy n'est pas un DataFrame mais un DataFrameGroup, ce qui empêche de chaîner des opérations comme on le fait avec un DataFrame standard. Il faut d'abord appliquer une fonction d'agrégation pour obtenir un DataFrame.
Pourquoi est-il nécessaire de réinitialiser les index après une agrégation ?
La réinitialisation des index avec Reset Index est nécessaire pour rendre le DataFrame compatible avec les outils de visualisation et d'analyse qui n'acceptent pas les index multi-niveaux créés par les agrégations.
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améliefiale
Il y a 2 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
améliefiale
Il y a 2 mois
Bonne formation, mais il manque les supports de cours
elephorm-1464076@addviseo.com
Il y a 1 an
Bonne formation mais vraiment dommage de ne pas avoir au moins les liens des supports de cours.
nicolasmichaux1
Il y a 2 ans
Bonnne formation mais aucun support de cours
lebris.gilles76
Il y a 3 ans
Très bien , mais il manque les supports de cours
antoinem
Il y a 3 ans
Bien mais il manque les supports de cours