Conversion des types de données

La conversion des types de données est une étape essentielle pour garantir la fiabilité des analyses et optimiser les performances. Ce chapitre vous apprend à transformer vos colonnes vers des formats adaptés : numériques, chaînes de caractères, dates ou catégories, tout en évitant les erreurs fréquentes.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Conversion en types numériques
  Travailler avec des données numériques exige une conversion explicite, notamment lorsque les nombres sont stockés sous forme de texte. Cette étape permet d’assurer la compatibilité avec les calculs et visualisations.

  • Utilisation de pd.to_numeric() : convertissez vos colonnes en entiers ou flottants, en gérant les erreurs via errors='coerce' pour transformer les valeurs problématiques en NaN.

  • Nettoyage préalable : éliminez les caractères parasites (unités, symboles) avant de lancer la conversion.

  • Détection des échecs : identifiez rapidement les entrées non convertibles, devenues NaN, pour corriger ou traiter les anomalies.

• Conversion en chaînes de caractères
  Transformer une colonne en texte peut s’avérer utile pour des opérations de regroupement, de filtrage ou d’affichage.

  • Utilisation de .astype(str) : assurez-vous que toutes les valeurs sont interprétées et manipulables comme du texte.

  • Attention aux formats : prenez soin de ne pas tronquer ou modifier les nombres durant la conversion.

• Conversion en dates
  La gestion des données temporelles requiert précision et robustesse pour permettre des opérations comme le tri, le filtrage ou le fenêtrage temporel.

  • Utilisation de pd.to_datetime() : convertissez vos chaînes de caractères en objets datetime fiables.

  • Gestion des formats variés : spécifiez les options format=, dayfirst=, ou errors= pour mieux contrôler la conversion.

  • Fuseaux horaires : localisez ou convertissez les données temporelles à l’aide de .tz_localize() et .tz_convert() lorsque nécessaire.

• Conversion en catégories
  Utiliser des types catégoriels permet de réduire l’empreinte mémoire et d’accélérer certaines opérations, notamment en machine learning.

  • Utilisation de .astype('category') : convertissez les colonnes avec un nombre restreint de modalités en catégories optimisées.

  • Hiérarchisation des catégories : ordonnez vos catégories si une relation d’ordre est pertinente (ordered=True).

  • Gain de performance : améliorez l’efficacité lors des jointures, tris, et modélisations.

💡 Choisir les bons types de données, c’est permettre à votre analyse d’être à la fois précise, rapide et fiable.