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Python possède un analogue de la méthode .groupby() qui peut conduire au même résultat. Le choix de la fonction à utiliser vous appartient. Découvrons-la à l'aide d'un exemple. En utilisant la fonction suivante, appelée .pivot_table(), nous allons calculer les valeurs moyennes de la colonne 'Length' qui ont la même valeur dans la colonne 'Flight' :


              123456789101112131415
            
import pandas as pd

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)

# The code using .groupby()
data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean()
# The same code using .groupby()
data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean')

# The same code using .pivot_table()
data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

print(data_flights_1.head())

Explication :

data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

pd.pivot_table() : fonction qui crée des tableaux croisés dynamiques ;
data : DataFrame utilisé ;
values = 'Length' : à l'argument values, on assigne les colonnes ayant le même groupe, pour lesquelles on appliquera le calcul de la moyenne, du maximum, etc. Si vous souhaitez regrouper par plusieurs colonnes, placez-les dans une liste ; l'ordre n'est pas important ;
index = 'Flight' : index est un argument auquel vous assignez le nom d'une colonne ou de colonnes à regrouper. Si vous souhaitez regrouper par plusieurs colonnes, placez-les dans une liste ; l'ordre est important, comme dans la fonction .groupby() ;
aggfunc = 'mean' : identique à agg dans la méthode .groupby(), aggfunc possède exactement la même syntaxe que agg. Ainsi, vous pouvez placer plusieurs fonctions ici en les mettant dans une liste pour spécifier des fonctions pour différentes colonnes à l'aide d'accolades.

Voici un exemple de code utilisant l'instruction .groupby(). Veuillez choisir l'équivalent utilisant la fonction .pivot_table().

Sélectionnez la réponse correcte

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportFrom', 'AirportTo'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = ['AirportTo', 'AirportFrom'],
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'mean'
)

data_flights = pd.pivot_table(data, 
    values = 'AirportTo', 'AirportFrom',
    index = ['Length', 'Time'],
    aggfunc = 'min'
)

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Gestion des tableaux croisés dynamiques


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import pandas as pd

data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)

# The code using .groupby()
data_flights_1 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').mean()
# The same code using .groupby()
data_flights_2 = data[['Length', 'Flight']].groupby('Flight').agg('mean')

# The same code using .pivot_table()
data_flights_3 = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

print(data_flights_1.head())

Explication :

data = pd.pivot_table(data, values = 'Length',
                      index = 'Flight',
                      aggfunc = 'mean')

pd.pivot_table() : fonction qui crée des tableaux croisés dynamiques ;
data : DataFrame utilisé ;
values = 'Length' : à l'argument values, on assigne les colonnes ayant le même groupe, pour lesquelles on appliquera le calcul de la moyenne, du maximum, etc. Si vous souhaitez regrouper par plusieurs colonnes, placez-les dans une liste ; l'ordre n'est pas important ;
index = 'Flight' : index est un argument auquel vous assignez le nom d'une colonne ou de colonnes à regrouper. Si vous souhaitez regrouper par plusieurs colonnes, placez-les dans une liste ; l'ordre est important, comme dans la fonction .groupby() ;
aggfunc = 'mean' : identique à agg dans la méthode .groupby(), aggfunc possède exactement la même syntaxe que agg. Ainsi, vous pouvez placer plusieurs fonctions ici en les mettant dans une liste pour spécifier des fonctions pour différentes colonnes à l'aide d'accolades.

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