Préparation des données pour les rapports à l'aide des méthodes pandas

1. Structuration des données pour les rapports

Quand tu construis un rapport, il est important de ne pas juste présenter une tonne de données joliment emballées, mais de rendre l'information compréhensible et accessible. La préparation des données influence directement la facilité et la rapidité avec lesquelles ton rapport sera perçu.

Tableaux croisés dynamiques : notre couteau suisse des rapports

Les tableaux croisés dynamiques sont une méthode puissante pour résumer, agréger et représenter des données, souvent utilisée pour l'analyse dans Excel. Avec pandas, on peut facilement créer des tableaux croisés dynamiques grâce à la méthode pivot_table. Jetons un œil à un exemple simple.

Imagine que tu as des données sur les ventes d'un magasin :

import pandas as pd

data = {
    'Produit': ['Orange', 'Pomme', 'Banane', 'Orange', 'Banane', 'Pomme'],
    'Mois': ['Janvier', 'Janvier', 'Janvier', 'Février', 'Février', 'Février'],
    'Ventes': [150, 200, 250, 130, 180, 210]
}

df = pd.DataFrame(data)

Pour créer un tableau croisé dynamique montrant le total des ventes de chaque produit pour chaque mois, on utilise pivot_table.

pivot_df = df.pivot_table(values='Ventes', index='Produit', columns='Mois', aggfunc='sum')
print(pivot_df)

Ce simple exemple montre comment on peut agréger rapidement des données par catégories et dates — une base idéale pour les rapports.

2. Utilisation des méthodes pandas pour préparer les données

Méthode pivot_table

La méthode pivot_table est extrêmement flexible et permet non seulement de calculer des sommes, mais aussi d'utiliser d'autres fonctions d'agrégation comme mean, count, etc. Regardons comment transformer les données pour afficher la valeur moyenne des ventes :

pivot_mean_df = df.pivot_table(values='Ventes', index='Produit', columns='Mois', aggfunc='mean')
print(pivot_mean_df)

Méthode crosstab

La méthode crosstab dans pandas est similaire aux tableaux croisés dynamiques, mais elle est utilisée pour le calcul des fréquences. Imagine qu'on veuille compter combien de fois chaque produit a été vendu durant différents mois :

cross_df = pd.crosstab(df['Produit'], df['Mois'])
print(cross_df)

Cette méthode est utile quand tu veux étudier la distribution des données parmi les catégories ou analyser la fréquence des événements.

3. Personnalisation de l'affichage des données avec des index multi-niveaux

Index multi-niveaux

Oui, pandas te permet d'aller au-delà des données en deux dimensions et d'utiliser des index multi-niveaux. C'est utile pour représenter des données avec plusieurs niveaux d'agrégation. Par exemple, ajoutons « Année » à notre ensemble de données et créons un index multi-niveaux.

data['Année'] = [2023, 2023, 2023, 2024, 2024, 2024]
df = pd.DataFrame(data)

multi_pivot_df = df.pivot_table(values='Ventes', index=['Année', 'Produit'], columns='Mois', aggfunc='sum')
print(multi_pivot_df)

Maintenant, nos données sont agrégées par années et produits, ce qui les rend plus informatives.

4. Pratique et analyse

Mets en pratique ce qu'on a appris. Exercice : préparer les données pour un rapport sur les ventes.

Imagine que tu as les données suivantes sur les ventes :

data = {
    'Produit': ['Orange', 'Orange', 'Pomme', 'Pomme', 'Banane', 'Banane'],
    'Mois': ['Janvier', 'Février', 'Janvier', 'Février', 'Janvier', 'Février'],
    'Année': [2023, 2023, 2024, 2024, 2023, 2024],
    'Ventes': [150, 200, 180, 220, 120, 130]
}

df = pd.DataFrame(data)

Ton objectif est de créer un tableau croisé dynamique montrant le total des ventes pour chaque produit, pour chaque mois, y compris les totaux pour les années.

pivot_total_df = df.pivot_table(values='Ventes', index=['Année', 'Produit'], columns='Mois', aggfunc='sum', margins=True, margins_name='Total')
print(pivot_total_df)

Cette ligne « Total » montrera la somme pour toutes les catégories, ce qui est souvent nécessaire pour une vue d'ensemble.

5. Discussion sur les stratégies de représentation des données et d'analyse

Préparer les données pour les rapports avec pandas, ce n'est pas seulement des maths, c'est aussi un art. Un aspect important de ce processus est de choisir la manière la plus informative de représenter les données, que ce soit des tableaux avec des sommes simples ou des graphiques complexes. Dans la vie réelle, une telle structuration aide non seulement à comprendre les indicateurs actuels, mais aussi à prendre des décisions éclairées. Tu te retrouveras probablement dans le rôle d'un magicien transformant des rangées de chiffres en un tableau clair.

Si tu veux devenir maître dans la préparation des rapports automatisés, n'oublie pas les possibilités de pandas et n'hésite pas à expérimenter avec diverses méthodes et techniques. Cette compétence te sera utile non seulement pour créer des résumés analytiques, mais aussi lors des entretiens et dans ta future carrière. Plonge courageusement dans le monde des données et rends tes rapports colorés, informatifs et faciles à comprendre !