GroupBy avec pandas
GroupBy suit le principe séparer, appliquer, combiner.
Qu’est-ce que GroupBy avec pandas ?
GroupBy suit le principe séparer, appliquer, combiner.
Regrouper des lignes et calculer des agrégats.
Quand l’utiliser ?
- Lire et nettoyer des données tabulaires.
- Analyser des fichiers CSV, API ou bases de données.
- Préparer statistiques et rapports.
Code d’exemple
main.py
import pandas as pd
results = pd.DataFrame({
"team": ["A", "A", "B", "B"],
"score": [80, 90, 70, 100],
})
averages = results.groupby("team")["score"].mean().reset_index()
print(averages)Résultat attendu
team score
0 A 85.0
1 B 85.0Fonctionnement
Les lignes sont regroupées puis score est moyenné ; reset_index rétablit une colonne normale.
Modifiez les valeurs et exécutez le programme avec le compilateur Python en ligne CodeUtility, sans installation locale.
Exercices pratiques
Modifiez les entrées et testez les cas limites avant d’utiliser des données plus volumineuses.
- Ajoutez des lignes, colonnes et valeurs manquantes.
- Combinez filtrage, tri et groupby.
- Chargez un fichier réel et contrôlez ses dtypes.