Power BI - Pivoter et dépivoter des colonnes Tutoriels

Découvrez comment pivoter et dépivoter des colonnes dans Microsoft Power Query grâce à cette vidéo informative.
Cette vidéo présente les étapes clés pour transformer vos données en pivotant des colonnes en lignes et vice versa en utilisant la fonction "Pivoter" et "Dépivoter" dans Power Query.
Obtenez des conseils pratiques pour sélectionner les colonnes à pivoter ou dépivoter et personnaliser les options de transformation.
Suivez cette vidéo pour en savoir plus sur l'utilisation de Power Query dans Microsoft 365 et comment cela peut vous aider à mieux organiser et analyser vos données.

  • 8:48
  • 4798 vues

Objectifs :

L'objectif de cette vidéo est d'expliquer les concepts de pivotement et de dépivotement des colonnes dans un jeu de données, en utilisant un exemple concret lié aux festivals et à la participation des participants sur plusieurs années. Les apprenants apprendront à manipuler les données pour faciliter leur visualisation et leur analyse.

Chapitres :

  1. Introduction au Pivotement et Dépivotement
    Dans cette section, nous allons aborder une notion souvent confuse pour les apprenants : le pivotement et le dépivotement des colonnes dans un jeu de données. Il est essentiel de rester concentré, car ces concepts sont cruciaux pour la manipulation efficace des données.
  2. Structure des Données
    Prenons un exemple d'un jeu de données sur les festivals. Chaque ligne représente un festival, avec des colonnes pour le volume de participants pour les années 2017 et 2018. Cela peut poser des problèmes lors de la création de visualisations temporelles, car les données sont réparties sur deux colonnes distinctes.
  3. Visualisation Temporelle
    Pour afficher les données de manière temporelle, il est préférable de les organiser en une seule colonne. Cela permet de créer une courbe qui représente les points pour chaque valeur, facilitant ainsi l'analyse des tendances au fil du temps.
  4. Processus de Pivotement
    Le pivotement consiste à transformer deux colonnes en une seule. Par exemple, les données de participation de 2018 et 2017 seront combinées en une seule colonne, avec une nouvelle colonne indiquant l'année d'origine. Cela simplifie la visualisation et l'analyse des données.
  5. Exemple Pratique de Pivotement
    Imaginons que nous avons des colonnes pour les années 2016, 2017 et 2018. En pivotant, nous allons créer une colonne unique pour les années, ce qui peut rendre l'utilisation du tableau plus facile et plus efficace.
  6. Cas de Dépivotement
    Le dépivotement est l'opération inverse, où une colonne unique est divisée en plusieurs colonnes. Cela peut être nécessaire lorsque l'on souhaite isoler des valeurs spécifiques ou réduire le nombre de lignes dans un tableau.
  7. Avantages du Pivotement
    Le pivotement permet de gérer les données de manière distincte, d'ajouter plusieurs données dans un graphique unique, et de simplifier l'analyse en réduisant le nombre de lignes et de colonnes. Cela facilite également la création de visualisations plus complètes.
  8. Conclusion et Pratique
    En conclusion, comprendre le pivotement et le dépivotement des colonnes est essentiel pour manipuler efficacement les données. Les apprenants sont encouragés à pratiquer ces concepts en utilisant des exemples concrets pour renforcer leur compréhension.

FAQ :

Qu'est-ce que le pivotement de colonnes dans un tableau de données?

Le pivotement de colonnes consiste à transformer plusieurs colonnes en une seule colonne, regroupant ainsi des données similaires pour faciliter l'analyse.

Pourquoi devrais-je dépoter des colonnes?

Dépoter des colonnes permet de séparer des données qui étaient regroupées, ce qui peut rendre l'analyse plus claire et plus facile, surtout lorsque les valeurs sont disparates.

Comment puis-je créer une frise temporelle à partir de mes données?

Pour créer une frise temporelle, vous devez organiser vos données par date et utiliser un outil de visualisation qui permet d'afficher les données sur une échelle de temps.

Quels sont les avantages d'utiliser un histogramme?

Un histogramme permet de visualiser la distribution des données, facilitant ainsi l'identification des tendances, des anomalies et des comparaisons entre différentes catégories.

Comment l'agrégation des données fonctionne-t-elle?

L'agrégation consiste à combiner plusieurs valeurs en une seule, par exemple en calculant la somme ou la moyenne, ce qui permet de résumer les données pour une analyse plus efficace.

Quelques cas d'usages :

Analyse des participants à un festival

Utiliser le pivotement des colonnes pour regrouper les données de participation de plusieurs années en une seule colonne, facilitant ainsi la comparaison des tendances de participation au fil du temps.

Création de rapports visuels

Dépoter des colonnes pour isoler les données d'une année spécifique, permettant de créer des graphiques et des rapports plus clairs et plus ciblés.

Optimisation des tableaux de données

Appliquer le pivotement pour réduire le nombre de lignes dans un tableau, ce qui peut améliorer la lisibilité et la gestion des données, surtout lorsque les combinaisons de valeurs sont nombreuses.

Visualisation des tendances temporelles

Utiliser une frise temporelle pour afficher les données de participation à un festival sur plusieurs années, permettant d'identifier facilement les tendances et les variations dans le temps.

Comparaison des performances

Créer un histogramme à partir de données dépottées pour comparer les performances de différents festivals sur plusieurs années, facilitant ainsi l'analyse comparative.

Glossaire :

Pivoter

L'action de transformer des colonnes en lignes dans un tableau de données, permettant ainsi de regrouper des informations similaires sous une seule colonne.

Dépoter

L'action inverse de pivoter, consistant à transformer des lignes en colonnes, ce qui permet de séparer des données qui étaient regroupées.

Jeu de données

Un ensemble structuré d'informations, souvent organisé en lignes et colonnes, qui peut être analysé pour en extraire des insights.

Frise temporelle

Une représentation graphique qui affiche des événements ou des données sur une échelle de temps, facilitant la visualisation des tendances au fil du temps.

Histogramme

Un type de graphique qui représente la distribution de données en utilisant des barres, où chaque barre représente une plage de valeurs.

Attribut

Une caractéristique ou une propriété d'un élément dans un jeu de données, souvent représentée par une colonne dans un tableau.

Agrégation

Le processus de regroupement de plusieurs valeurs en une seule, souvent utilisé pour résumer des données, comme calculer la somme ou la moyenne.

résultat(s)
00:00:00
Alors on va attaquer une notion où
00:00:04
les apprenants ont tendance un petit
00:00:05
peu à s'en mêler, les pinceaux,
00:00:06
donc je vous demande une grande
00:00:08
concentration puisqu'on va parler de
00:00:10
pivoter des colonnes et de dépoter des
00:00:12
colonnes au sein d'un jeu de données.
00:00:14
Donc si je reprends un résumé de ce qu'on a
00:00:17
dans notre jeu de données sur les festivals,
00:00:20
on va avoir pour chaque ligne un
00:00:21
festival et dans les dans les valeurs
00:00:24
qui représentent le volume de
00:00:25
participants pour les 2 années,
00:00:27
donc participants,
00:00:28
2018 participants, 2018 en 2017.
00:00:30
Pardon, on va avoir en l'état de colonnes
00:00:32
celle qui contient les valeurs 2018 et
00:00:34
l'autre qui contient les valeurs 2017.
00:00:36
Ça, ça peut poser souci dans
00:00:38
le cas où par exemple,
00:00:39
on souhaite afficher une
00:00:41
visualisation en termes temporels,
00:00:43
donc là évidemment,
00:00:44
c'est beaucoup plus détaillé.
00:00:45
Mais vous avez ici une frise temporelle
00:00:47
qui va permettre d'afficher une courbe
00:00:48
et donc d'avoir tout simplement les
00:00:50
points pour chacune des valeurs.
00:00:52
Donc le nombre de jours,
00:00:53
un nombre de mots, nombre d'années,
00:00:54
le souci avec ça, c'est qu’ici,
00:00:56
ça ne représente qu'une seule
00:00:57
colonne et les valeurs également,
00:00:59
elles ne représentent qu'une seule colonne,
00:01:00
donc ça potentiellement,
00:01:01
ça va poser souci puisqu’ici
00:01:03
on se retrouve avec 2 colonnes,
00:01:05
donc ça va être un petit peu un
00:01:07
petit peu gênant.
00:01:08
Et donc oui, en l'état, ça,
00:01:09
ça va être compliqué de le réaliser.
00:01:12
Donc la solution pour faire ça,
00:01:13
ça va être de se dire, Eh bien,
00:01:15
je vais pivoter le tableau.
00:01:17
Enfin, le dépoter plutôt,
00:01:18
si moi je me trompe,
00:01:19
je ne vais pas vous aider donc
00:01:20
de de pivoter le tableau.
00:01:21
Et qu'est-ce que ça veut dire ?
00:01:22
Eh bien,
00:01:23
ça va être de dire OK,
00:01:24
c'est 2 colonnes là en fait,
00:01:25
je n'en fais plus qu'une seule,
00:01:27
c'est à dire que ces données-là,
00:01:28
je les mets en dessous les autres et je vais
00:01:30
recréer une nouvelle colonne qui va me dire,
00:01:32
est-ce que c'était origine ?
00:01:35
Originellement,
00:01:35
la colonne participante
00:01:37
2018 ou originellement ?
00:01:39
La colonne participante de 1017.
00:01:41
Et donc on va se retrouver
00:01:42
exactement dans le cas qu'on a ici,
00:01:44
donc avec le nom du Festival,
00:01:46
la colonne attribut qui vient d'être créée.
00:01:48
Donc après on pourra la renommer en indiquant
00:01:51
par exemple l'année de participation.
00:01:53
Avec toutes les valeurs et
00:01:55
ensuite ici les valeurs,
00:01:57
donc le nombre de participants
00:01:58
qu'il y a eu et donc on pourrait
00:02:00
la renommer également et à partir
00:02:01
de là j'ai bien toutes mes colonnes
00:02:03
dans toutes mes valeurs,
00:02:04
dans une même colonne et ici tous mes
00:02:06
attributs aussi dans la même colonne
00:02:08
et ce qui va permettre l’ici pour le coup,
00:02:10
de d'afficher mes valeurs correctement
00:02:13
au sein d'un histogramme.
00:02:15
À l'inverse,
00:02:16
qu'est-ce que pivoter ?
00:02:17
Les 2 colonnes,
00:02:18
donc ça va être exactement la même chose,
00:02:20
.
00:02:20
Ici,
00:02:21
on va se retrouver avec nos 2
00:02:22
colonnes qui ont été créés et bien
00:02:24
on va cliquer sur pivoter pour les
00:02:26
retransformer en 2 colonnes distinctes.
00:02:28
Et comment ça se passe dans le cas
00:02:30
où on est sur une autre colonne,
00:02:31
si on des valeurs autres qu'ici ? En gros,
00:02:34
chaque valeur qui sera présentée ici,
00:02:36
donc imaginons qu'on est 2018,
00:02:39
2017 et 2016 et bien ici on se
00:02:41
retrouve avec 3 colonnes, 2018,
00:02:43
2016, 2017, 2016 si on a 10
00:02:45
années ici et bien ça créera 10.
00:02:47
Colonne donc faites attention aussi
00:02:48
à ça quand vous avez des valeurs
00:02:50
extrêmement disparates dans une colonne.
00:02:51
Et bien ça va vous créer autant
00:02:53
de colonnes supplémentaires,
00:02:55
et donc potentiellement rendre
00:02:56
Difficile l'utilisation du tableau.
00:02:59
Et on va voir tout de suite
00:03:00
après y a certains cas,
00:03:01
on a quand même besoin,
00:03:02
ou en tout cas c'est légitime de
00:03:04
faire pivoter un tableau et ensuite
00:03:05
les valeurs avant tout simplement
00:03:07
apparaître donc là par exemple
00:03:08
participant 2018 avec cette valeur
00:03:09
là va se retrouver ici donc on se
00:03:12
retrouve exactement dans le cas initial.
00:03:13
Alors dans quel cas on doit être des
00:03:15
pivoter des colonnes et quelqu'un doit
00:03:17
les pivoter donc je vous ai fait un
00:03:18
petit résumé ici donc là vous avez
00:03:20
les icônes dans l'interface .
00:03:22
De ce à quoi ça correspond,
00:03:23
donc pour pivoter la colonne dans
00:03:24
quelqu'un a besoin de faire ça bien
00:03:26
déjà pour potentiellement limiter
00:03:27
le nombre de lignes dans un tableau
00:03:29
puisque fatalement on va avoir
00:03:30
moins de combinaisons possibles
00:03:32
entre par exemple le l'année et le.
00:03:35
Le nombre de participants et bien là
00:03:36
je me retrouve forcément avec un nombre
00:03:38
de lignes inférieures et donc là,
00:03:40
dans le cas où on était bien,
00:03:41
quand je pivote les colonnes ici,
00:03:43
je divisé par 2, le nombre de lignes,
00:03:45
fatalement,
00:03:45
puisque j'avais 2 années et donc
00:03:47
toutes ces toutes ces valeurs vont
00:03:49
se retrouver dispatchées dans
00:03:50
2 colonnes distinctes.
00:03:51
On va aussi avoir la capacité de gérer de
00:03:53
manière distincte certaines informations.
00:03:55
Imaginons qu'on avait vraiment
00:03:56
besoin d'isoler facilement dans une
00:03:58
colonne toutes les valeurs de 2018 et
00:03:59
vous verrez que ça sera notre cas.
00:04:01
Eh bien,
00:04:02
on va plutôt pivoter la colonne
00:04:03
pour pouvoir facilement isoler
00:04:05
cette valeur sans supprimer,
00:04:06
sans filtrer obligatoirement
00:04:08
le tableau initial.
00:04:10
Et plusieurs éléments donc,
00:04:11
c'est aussi ajouter plusieurs
00:04:13
données dans un graphique unique.
00:04:15
Effectivement,
00:04:15
vous verrez que quand on vous
00:04:17
l'avez vu tout à l'heure,
00:04:18
j'ai sélectionné certaines colonnes pour
00:04:20
créer mon histogramme au tout début.
00:04:22
Eh bien si j'ai plusieurs colonnes,
00:04:24
je vais pouvoir ajouter autant de ces
00:04:26
valeurs au sein de ma visualisation
00:04:28
et donc potentiellement d'avoir
00:04:29
un tableau plus complet.
00:04:31
Un histogramme un petit peu plus comparatif.
00:04:33
Du coup je vais avoir l'année 2008,
00:04:35
l'année 2007, et cetera et cetera.
00:04:36
Donc c'est aussi un avantage de pouvoir
00:04:39
gérer les valeurs de manière distincte.
00:04:41
Dans le cas où on a besoin
00:04:44
de dépoter les colonnes.
00:04:46
Et on va passer du coup sur
00:04:48
tout ce qui va être le,
00:04:50
le fait de de pivoter donc.
00:04:52
À l'inverse,
00:04:52
on va pouvoir limiter le nombre de
00:04:54
colonnes un dans un dans un tableau,
00:04:56
,
00:04:56
puisqu'on va rassembler plusieurs
00:04:57
lignes au sein d'une seule
00:04:58
colonne, donc ça à l'effet inversé.
00:04:59
On va pouvoir gérer plusieurs
00:05:01
données dans une seule colonne,
00:05:02
donc là aussi c'est l'effet inversé ,
00:05:03
comme on l'a vu, on aura 2018 2017 dans
00:05:06
une seule colonne et ensuite la dernière,
00:05:09
le dernier élément.
00:05:10
Voilà, c'est d'obtenir 1I non redondant avec
00:05:13
chaque ligne qui correspond à D unique.
00:05:15
Il faut bien penser à ça, c'est que si.
00:05:17
Tu reviens un peu en arrière
00:05:19
et que je dépote mes colonnes.
00:05:21
L'i d unique de mon de mon festival
00:05:23
du coup va se retrouver sur 2
00:05:25
lignes et dans certains cas,
00:05:26
on verra notamment au niveau
00:05:28
de la création de relations.
00:05:29
Ça peut nous poser en tout cas,
00:05:31
ça peut poser des spécificités,
00:05:32
donc il faut bien avoir en tête
00:05:34
que ça va dupliquer.
00:05:35
Ça va dupliquer pardon les différentes,
00:05:38
les différents avis qui sont
00:05:39
utilisés pour chacune des lignes.
00:05:40
Donc tant qu'on sait ça,
00:05:41
on va pouvoir s'entraîner sur notre tableau.
00:05:45
Donc on va s'y rendre tout de suite,
00:05:47
on va aller sur les colonnes 2018 et
00:05:50
2017 ici et on va sélectionner le
00:05:53
l'outil qui va permettre de les pivoter,
00:05:57
de les Pivoter. Excusez-moi.
00:05:59
Ici donc, comme vous voyez ici,
00:06:02
j'ai mes 2 colonnes qui se sont qui
00:06:04
se sont créés donc avec mon attribut.
00:06:06
Avec les 2018 et 2017 et les valeurs
00:06:08
et donc là potentiellement ce
00:06:09
que j'aurais à faire, c'est.
00:06:11
De l'économie avec année 2 participation.
00:06:16
Et la colonne des participants.
00:06:21
Voilà. Donc là,
00:06:24
ici on a bien répondu au problème.
00:06:25
On pourra même supprimer participants
00:06:27
pour n'avoir que la valeur 2018
00:06:29
et donc là passer au format
00:06:30
date au format nombre entier.
00:06:32
Et si on veut donc faire l'inverse
00:06:34
donc imaginons que vous ayez
00:06:35
d'abord cette version là et que
00:06:37
vous vouliez du coup les pivoter.
00:06:39
Donc vous allez ici sélectionner et
00:06:42
on va aller. Pivoter mes colonnes.
00:06:46
Alors du coup ça ne sera pas ici,
00:06:48
ça sera juste en dessous.
00:06:48
Je vous remets rapidement du coup,
00:06:50
donc des pivoter les autres colonnes,
00:06:51
donc en gros ça va dépoter
00:06:52
toutes celles que vous n'avez
00:06:53
pas sélectionnées et des pivoter
00:06:55
uniquement les colonnes sélectionnées.
00:06:56
Donc là ça vient même que le premier
00:06:58
donc on va plutôt aller ici pour
00:07:01
faire le pivot de nos 2 colonnes
00:07:03
et on va indiquer la colonne de
00:07:05
valeur du coup qui qui sera,
00:07:07
qui sera synthétisée et donc
00:07:09
ici on va rester nous sur
00:07:13
l'année de participation ?
00:07:14
Et on va cliquer sur OK alors non,
00:07:18
du coup c'était l'inverse.
00:07:20
.
00:07:22
Excusez-moi,
00:07:22
on va le refaire dans l'autre sens.
00:07:28
Et on va changer ça ?
00:07:34
Alors oui, l'erreur vient du fait que
00:07:36
j'ai sélectionné les 2 colonnes et donc
00:07:37
j'essaye de pivoter 2 colonnes à la fois,
00:07:39
donc ça ne va pas en fait, en réalité,
00:07:40
celle que je souhaite pivoter.
00:07:42
C'est celle-ci, l'année de participation.
00:07:44
Et quand je vais cliquer
00:07:45
ici sur le fait de pivoter,
00:07:47
je vais pouvoir choisir les
00:07:48
colonnes de valeurs que je souhaite
00:07:50
travailler et donc ici,
00:07:51
moi c'est le nombre de participants
00:07:53
et on voit d'ailleurs que dans
00:07:54
les options avancées,
00:07:54
je vais pouvoir préciser le type
00:07:56
de retraitement que je souhaite
00:07:57
à faire sur les chiffres, .
00:07:58
Parce que là forcément il va y avoir
00:08:00
potentiellement un traitement qui
00:08:01
va être fait avec des agrégations
00:08:03
et donc ici je peux faire des
00:08:05
sommes des minimums des maximums.
00:08:06
Et cetera, et cetera.
00:08:07
Dans un autre cas,
00:08:07
ça n'a pas d'importance que justement,
00:08:09
il n'y a pas d'agrégation,
00:08:10
vu qu'on est sur des valeurs uniques,
00:08:12
je vais cliquer sur OK et donc je vais
00:08:14
retomber sur mes 2 colonnes de départ,
00:08:16
à savoir participer en
00:08:18
2018 et participant 2017.
00:08:20
Alors là en l'état,
00:08:21
nous on va plutôt rester sur cette
00:08:23
version là et pour ne pas alourdir le
00:08:25
processus de retraitement des données,
00:08:26
on va simplement supprimer
00:08:28
l'exemple qu'on a fait.
00:08:29
Au moins, vous l'aurez fait une fois.
00:08:31
Et vous en aurez besoin pour les exercices.
00:08:35
Et donc on va retrouver notre
00:08:36
tableau initial comme ceci,
00:08:38
donc maintenant vous avez la
00:08:39
notion de pivoter des pivoter.
00:08:40
N'hésitez pas à prendre les slides
00:08:42
en référence si vous avez un petit
00:08:43
peu les pinceaux entre les 2 valeurs.
00:08:45
Vous avez vu que moi,
00:08:45
parfois aussi je me trompe de de terme.

Il n’existe aucun élément correspondant à votre recherche dans cette vidéo...
Effectuez une autre recherche ou retournez au contenu !

 

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

LES COURS ASSOCIÉS Ce tutoriel fait partie des cours suivants

Abonnés
7760 vues
E-learning Avancé

Formation Vidéo Microsoft Power BI - Avancé

Ce cours complet vous permet d’acquérir un niveau avancé pour mettre en place des rapports complets et complexes dans Microsoft Power BI.

Cours E-learning
Abonnés
6693 vues
E-learning Intermédiaire

Formation Vidéo Microsoft Power BI - Intermédiaire

Comment vous permettre d’adopter une stratégie « Data Driven » de votre entreprise ? Faites-vous aider par Power-BI pour orienter vos décisi...

Cours E-learning
TOUS LES COURS

Une erreur est survenue

Impossible de sauvegarder votre progression. Veuillez recharger la page, vous connecter, et essayer de nouveau. Si le problème persiste, merci de contacter un administrateur.

Fermer

Rappel

Afficher

/

Acceder à la session