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Data Science Academy · Leçon

pivot_table pour les tableaux croisés

Résumer les données selon deux dimensions

pivot_table pour les tableaux croisés est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

From Long Rows to a Grid

When you want a category-by-category summary, pivot_table turns tidy long rows into a clean two-dimensional grid. 🔄

The Three Key Arguments

Every pivot table needs three roles: which column becomes index, which becomes columns, and which values fill the cells.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               values='sales')

It Aggregates by Default

If several rows land in the same cell, pivot_table averages them. The default aggfunc is mean, not a plain copy.

Choose Your Aggregation

Swap the math with aggfunc. Use sum for totals, count for tallies, or max to spot the peak value per cell.

df.pivot_table(index='region',
               values='sales',
               aggfunc='sum')

Many Aggregations at Once

Pass a list to aggfunc and get several summaries together. One call can return both the mean and the count side by side.

df.pivot_table(values='sales',
               aggfunc=['mean', 'count'])

Filling Empty Cells

Missing combinations show up as NaN. Set fill_value to replace those gaps with zero or any sensible default.

df.pivot_table(index='region',
               columns='month',
               fill_value=0)

Add Row and Column Totals

Set margins to True and pivot_table adds an All row and column with grand totals around the edges.

df.pivot_table(index='region',
               margins=True)

Group by Several Keys

Pass a list to index or columns to nest categories. The result gains a MultiIndex that stacks the groups neatly.

df.pivot_table(index=['region', 'store'],
               values='sales')

pivot vs pivot_table

Plain pivot needs unique index-column pairs and cannot aggregate. Reach for pivot_table whenever duplicates might appear.

Reading a Cross-Tab

In the result, scan a cell by its row label and column label to read that exact category combination at a glance.

Back to a Flat Table

A pivot result is still a DataFrame. Call reset_index to flatten its labels back into ordinary columns for export.

summary.reset_index()

Quick Check

Let us check your pivot_table reflexes.

Recap: Cross-Tabs Made Easy

You built grids with index, columns, values, and aggfunc. Next you will reverse course and melt wide data back to long. 🎯

Questions Fréquemment Posées

La leçon « pivot_table pour les tableaux croisés » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « pivot_table pour les tableaux croisés » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « pivot_table pour les tableaux croisés » ?

Résumer les données selon deux dimensions Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « pivot_table pour les tableaux croisés » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?

Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Format large ou long, et données ordonnées
  2. pivot_table pour les tableaux croisés
  3. melt pour passer au format long
  4. stack, unstack et MultiIndex
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