melt()

Pandas propose une fonction appelée melt() qui permet de restructurer un DataFrame en convertissant les colonnes en lignes, ce qui simplifie l'analyse et la visualisation des informations.

Syntaxe de melt()

Prenons l'exemple d'un DataFrame qui renferme des données mensuelles de températures pour diverses villes, avec une colonne pour chaque mois. Notre objectif est de réorganiser ce DataFrame afin d'avoir une seule colonne dédiée aux mois et une colonne dédiée aux températures. On peut utiliser la fonction melt() de la manière suivante :

Paramètres de melt()

• frame='temperature_data' : C'est le premier argument de la fonction pd.melt(). Il s'agit du DataFrame d'origine que nous voulons remodeler.

• id_vars=['Ville'] : Cet argument spécifie les colonnes à conserver sans remodelage. Dans cet exemple, nous voulons garder la colonne "Ville" telle quelle, donc nous la spécifions comme une variable d'identification.

• var_name='Mois' : Cet argument spécifie le nom de la nouvelle colonne pour les mois. Lorsque nous remodelons le DataFrame, les noms des colonnes pour les mois seront placés dans cette nouvelle colonne.

• value_name='Température (°C)' : Cet argument spécifie le nom de la nouvelle colonne pour les valeurs. Lorsque nous remodelons le DataFrame, les valeurs des températures seront placées dans cette nouvelle colonne.

  
  

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

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