Fusion et Manipulation Avancée

À mesure que les données se complexifient, leur fusion et leur réorganisation deviennent indispensables pour produire des analyses pertinentes. Ce chapitre vous plonge dans des techniques avancées de transformation, de gestion de structures complexes et d’adaptation aux contraintes des séries temporelles et des jeux de données déséquilibrés.

Vous apprendrez à combiner, restructurer et adapter vos datasets avec finesse pour répondre aux besoins spécifiques de vos analyses ou de vos modèles.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Concaténation et fusion de datasets : Comment fusionner plusieurs DataFrames en utilisant des méthodes comme merge(), concat() et join(). Nous verrons aussi comment choisir la bonne méthode pour éviter les doublons ou les pertes de données lors de la fusion.

• Transposition et pivotement : Comment réorganiser vos données avec les fonctions melt() et pivot(), pour transformer vos tables ou les rendre plus exploitables dans le cadre d’analyses spécifiques.

• Manipulation des séries temporelles : Comment gérer les séries temporelles à l’aide de méthodes comme le décalage et les fenêtres mobiles (rolling windows), pour mieux analyser les tendances et effectuer des prévisions.

• Regroupement multi-index : Comment manipuler des données avec un multi-index, utiliser stack() et unstack() pour réorganiser vos DataFrames et faciliter l’analyse des données hiérarchiques.

• Gestion des données déséquilibrées : Comment traiter les déséquilibres dans les données, en appliquant des techniques d’oversampling et d’undersampling pour garantir que votre modèle d’analyse ou de machine learning fonctionne de manière fiable et juste.

💡 Une manipulation avancée des données permet d’extraire des insights précieux et de garantir la qualité des modèles créés.