Exploration et Nettoyage des Données
Une fois les données acquises, l’étape suivante consiste à explorer et à nettoyer les données pour qu’elles soient prêtes à l’analyse. Ce chapitre vous guidera à travers les méthodes courantes pour inspecter et préparer vos données avant toute analyse approfondie. Que ce soit pour détecter des valeurs manquantes, supprimer des doublons, ou gérer des valeurs aberrantes, il est essentiel de savoir comment manipuler et transformer les données pour en maximiser la qualité.
Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :
Affichage des premières et dernières lignes d’un DataFrame
- Afficher les premières lignes d’un DataFrame : Utilisez la méthode
head()pour afficher les premières lignes d’un DataFrame afin de mieux comprendre la structure des données. - Afficher les dernières lignes d’un DataFrame (
tail()) : Utilisez la méthodetail()pour afficher les dernières lignes d’un DataFrame, utile pour examiner la fin du dataset.
Détection et traitement des valeurs manquantes
- Détecter les valeurs manquantes (
isnull(),notnull()) : Utilisezisnull()etnotnull()pour identifier les valeurs manquantes ou non manquantes dans un DataFrame. - Compter les valeurs manquantes (
isnull().sum()) : Comptez le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne à l’aide deisnull().sum(). - Supprimer les valeurs manquantes (
dropna()) : Supprimez les lignes ou les colonnes contenant des valeurs manquantes avecdropna(). - Remplacer les valeurs manquantes (
fillna()) : Remplacez les valeurs manquantes par une valeur spécifique ou une méthode d’imputation avecfillna(). - Imputation avancée des valeurs manquantes (
SimpleImputerde Scikit-learn) : UtilisezSimpleImputerde Scikit-learn pour appliquer des méthodes d’imputation avancées, comme la moyenne, la médiane ou d’autres techniques pour remplacer les valeurs manquantes.
Suppression des doublons
Gestion des valeurs aberrantes
- Détection des valeurs aberrantes avec l’IQR (Interquartile Range) : Utilisez l’IQR pour identifier et filtrer les valeurs aberrantes qui se situent en dehors des quartiles.
- Détection des valeurs aberrantes avec le Z-score : Utilisez le Z-score pour détecter les valeurs aberrantes en mesurant combien d’écarts-types une donnée est éloignée de la moyenne.
- Winsorization des données : Appliquez la Winsorization pour limiter l’impact des valeurs aberrantes en les remplaçant par une valeur maximale ou minimale définie.
Conversion des types de données
- Conversion en types numériques : Utilisez
pd.to_numeric()pour convertir les colonnes de type chaîne en type numérique, en gérant les erreurs éventuelles. - Conversion en chaîne de caractères : Utilisez
astype(str)oustr()pour convertir des colonnes en chaîne de caractères. - Conversion en dates : Utilisez
pd.to_datetime()pour convertir des chaînes de caractères ou d’autres types en objets de type date. - Conversion en catégories : Utilisez
astype('category')pour convertir une colonne en type catégoriel, ce qui permet de gagner en mémoire et d’améliorer la performance dans le traitement des données.