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 lignes : Comment afficher rapidement les premières et dernières lignes de vos données avec les méthodes head() et tail() pour avoir une vue d’ensemble sur le contenu et la structure des DataFrames.

• Détection et traitement des valeurs manquantes : Comment identifier les valeurs manquantes et utiliser des fonctions comme dropna() pour les supprimer ou fillna() pour les remplir avec des valeurs par défaut ou calculées.

• Suppression des doublons : Comment repérer et éliminer les doublons dans vos jeux de données avec la méthode drop_duplicates(), et pourquoi cela est crucial pour éviter les biais dans vos analyses.

• Correction des incohérences : Comment corriger les incohérences dans vos données, par exemple en normalisant les formats de dates ou de texte, pour garantir leur homogénéité et leur compatibilité.

• Gestion des valeurs aberrantes : Comment détecter et gérer les valeurs extrêmes avec des techniques comme l’IQR (Interquartile Range), le Z-score ou la Winsorization pour rendre vos analyses plus fiables.

• Conversion des types de données : Comment convertir les types de données avec astype() ou to_datetime() pour garantir que chaque colonne a le bon format pour l’analyse.

💡 Des données propres mènent à des résultats fiables et des décisions éclairées.