Créer une table croisée avec pandas
Une pivot table transforme des données longues en tableau synthétique.
Qu’est-ce que Créer une table croisée avec pandas ?
Une pivot table transforme des données longues en tableau synthétique.
Résumer des données par catégories de lignes et colonnes.
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],
})
print(results.pivot_table(index="team", values="score", aggfunc="mean"))Résultat attendu
score
team
A 85.0
B 85.0Fonctionnement
index et columns définissent les groupes ; values et aggfunc choisissent mesure et agrégation.
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.