Fusionner des DataFrames pandas
merge correspond à une jointure de base de données.
Qu’est-ce que Fusionner des DataFrames pandas ?
merge correspond à une jointure de base de données.
Joindre des tables sur des clés communes.
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
students = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "name": ["Ada", "Lin"]})
scores = pd.DataFrame({"id": [1, 2], "score": [95, 88]})
print(students.merge(scores, on="id"))Résultat attendu
id name score
0 1 Ada 95
1 2 Lin 88Fonctionnement
on choisit la clé et how le type de jointure ; vérifiez types et doublons avant l’opération.
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.