Pandas est une puissante librairie Python pour la manipulation et l’analyse de données. Fréquemment, vous aurez besoin de convertir des données stockées dans des dictionnaires Python en DataFrames Pandas pour une analyse plus facile. Cet article explore plusieurs méthodes pour effectuer efficacement cette conversion, en mettant l’accent sur la clarté et la gestion de diverses structures de dictionnaires.
Table des matières
- Utilisation directe de
pandas.DataFrame() - Utilisation de
pandas.DataFrame.from_dict() - Gestion des structures de dictionnaires irrégulières
1. Utilisation directe de pandas.DataFrame()
L’approche la plus simple consiste à passer votre dictionnaire directement au constructeur pandas.DataFrame(). Cependant, le résultat dépend fortement de la structure de votre dictionnaire.
Scénario 1 : Dictionnaires avec des listes/tableaux comme valeurs
C’est le cas le plus simple. Chaque clé devient un nom de colonne, et sa liste ou son tableau correspondant forme les données de la colonne.
import pandas as pd
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Sortie :
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
Scénario 2 : Dictionnaires de dictionnaires ou listes de dictionnaires
Pour les dictionnaires imbriqués ou les listes de dictionnaires, le comportement change. Pandas interprète la structure différemment, produisant souvent le résultat souhaité si les dictionnaires internes sont cohérents.
data = [{'col1': 1, 'col2': 4, 'col3': 7}, {'col1': 2, 'col2': 5, 'col3': 8}, {'col1': 3, 'col2': 6, 'col3': 9}]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Cela donne la même sortie que le scénario 1. Cependant, les incohérences (clés manquantes) peuvent poser des problèmes. Assurez-vous d’une structure de données cohérente pour des résultats fiables.
2. Utilisation de pandas.DataFrame.from_dict()
La méthode from_dict() offre plus de contrôle grâce au paramètre orient, spécifiant comment le dictionnaire doit être interprété :
'columns': Similaire au scénario 1 ci-dessus.'index': Les clés deviennent l’index, les valeurs forment une seule colonne.'rows': Chaque dictionnaire d’une liste représente une ligne.
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns')
print(df)
data2 = {'col1': 10, 'col2': 20, 'col3': 30}
df2 = pd.DataFrame.from_dict(data2, orient='index', columns=['Value'])
print(df2)
data3 = [{'col1': 1, 'col2': 4, 'col3': 7}, {'col1': 2, 'col2': 5, 'col3': 8}, {'col1': 3, 'col2': 6, 'col3': 9}]
df3 = pd.DataFrame.from_dict(data3, orient='rows')
print(df3)
3. Gestion des structures de dictionnaires irrégulières
Pour les dictionnaires avec des clés ou des valeurs incohérentes, le prétraitement est crucial. Envisagez d’utiliser des techniques telles que :
- Remplissage des valeurs manquantes : Utilisez
fillna()pour remplacer les valeurs manquantes par une valeur par défaut (par exemple, 0 ou NaN). - Nettoyage des données : Standardisez les types de données et gérez les incohérences avant la conversion.
- Transformation des données : Restructurez votre dictionnaire dans un format plus régulier adapté à la création de DataFrame.
En considérant attentivement la structure de votre dictionnaire et en utilisant la méthode Pandas appropriée, vous pouvez créer de manière fiable et efficace des DataFrames pour l’analyse.