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Fusionner des tables avec Python

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Objectifs

Construire une nouvelle table en combinant les données de deux tables.
Définir un domaine de valeur.

Point clé

Fusionner des tables, c’est soit les concaténer (mettre bout à bout), soit en créer une nouvelle qui permet de regrouper les données des 2 tables.

Pour bien comprendre

Importer une table depuis un fichier CSV
Utiliser la bibliothèque Pandas ou CSV

1. La fusion de tables ayant exactement les mêmes colonnes

Fusionner (ou concaténer) deux tables qui ont les mêmes descripteurs consiste à simplement « ajouter » les lignes de la seconde à la première.

Remarque
« Concaténer » signifie « mettre bout à bout deux chaines de caractères ».

Méthode 1 – Concaténation des tables avec la bibliothèque Pandas
Les deux tables ayant les mêmes descripteurs, on utilise la méthode .concat([table1,table2]).

Exemple
Fusion des fichiers chiens.csv et chiens2.csv

import pandas
data=pandas.read_csv('chiens.csv',sep=';')
data2=pandas.read_csv('chiens2.csv',sep=';')
a=pandas.concat(data,data2])
print(a)

Remarque
Il pourra y avoir des doublons.

Méthode 2 – Fusion des tables avec la bibliothèque CSV
En utilisant une boucle, on va utiliser la méthode .append() pour ajouter les éléments.

Rappel
La méthode .append() permet d’ajouter un élément à la fin.

Exemple
Fusion de deux fichiers CSV qui contiennent des informations sur des informaticiens.

2. La fusion de tables n'ayant qu'un seul attribut en commun

Le but est de créer une nouvelle table, c’est-à-dire de relier les données d’une colonne de la première table à une colonne de l’autre table. On appelle aussi cela une jointure, qui se fait sur l’attribut (ou descripteur) commun.

Il faudra donc être attentif aux valeurs que peuvent prendre les attributs.

Le domaine de valeur d’un attribut est l’ensemble des valeurs que peut prendre cet attribut.

Exemple
Pour l’attribut 'nom', le domaine de valeur est {'Hopper','Lovelace','Liskov','Sanders','Huet',
'Turing','Berry','Boole','Gates'}.

Exemple
On fusionne les deux tables suivantes, qui ne possèdent qu’un attribut en commun : 'nom'.

	nom	prenom	ne en
0	Hopper	Grace	1906
1	Lovelace	Ada	1815
2	Liskov	Barbara	1939
3	Sanders	Lucy	1954
4	Huet	Gerard	1947
5	Turing	Alan	1912
6	Berry	Gerard	1948
7	Boole	George	1815
8	Gates	Bill	1955

	nom	no	nationalite
0	Hopper	2	USA
1	Lovelace	34	?
2	Liskov	4	?
3	Sanders	76	?
4	Huet	3	France
5	Turing	1	GB
6	Berry	78	France
7	Boole	12	?
8	Gates	5	USA

Une fois fusionnées, la jointure est l’attribut 'nom' :

	nom	prenom	ne en	no	nationalite
0	Hopper	Grace	1906	2	USA
1	Lovelace	Ada	1815	34	?
2	Liskov	Barbara	1939	4	?
3	Sanders	Lucy	1954	76	?
4	Huet	Gerard	1947	3	France
5	Turing	Alan	1912	1	GB
6	Berry	Gerard	1948	78	France
7	Boole	George	1815	12	?
8	Gates	Bill	1955	5	USA