Transformation et Préparation des Données

La transformation des données conditionne la qualité de vos analyses et la performance de vos modèles. Ce chapitre vous guide à travers les méthodes incontournables de manipulation, de nettoyage et d’enrichissement des jeux de données, pour les rendre pleinement exploitables.

Vous apprendrez à structurer vos données de manière efficace, à en extraire les informations pertinentes, et à les préparer pour des usages avancés en machine learning, visualisation ou modélisation statistique.

Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :

• Filtrage des données : Comment filtrer vos données en utilisant des méthodes telles que query(), loc[] et iloc[]. Ces outils vous permettent de sélectionner des sous-ensembles de données de manière flexible en fonction de conditions spécifiques.

• Tri et classement : Comment trier et classer vos données avec sort_values() pour organiser vos DataFrames selon un ou plusieurs critères, ce qui est essentiel pour l’analyse exploratoire.

• Regroupement et agrégation : Comment regrouper vos données avec groupby() et effectuer des agrégations (somme, moyenne, etc.) pour en extraire des insights. Nous verrons également l’utilisation de pivot_table() pour créer des tableaux croisés dynamiques.

• Création de nouvelles colonnes : Comment ajouter de nouvelles colonnes à votre DataFrame avec des fonctions comme apply(), map() et les expressions lambda, pour effectuer des calculs ou transformations complexes sur les données existantes.

• Encodage des variables catégorielles : Comment transformer les variables catégorielles en variables numériques grâce à des techniques comme One-Hot Encoding et Label Encoding, indispensables pour préparer les données pour des algorithmes de machine learning.

• Standardisation et normalisation : Comment standardiser ou normaliser vos données avec des outils comme MinMaxScaler et StandardScaler pour ajuster l’échelle de vos variables et améliorer les performances des modèles.

• Feature Engineering : Comment créer de nouvelles caractéristiques utiles à partir des données brutes pour enrichir votre modèle et améliorer sa prédiction. L’ingénierie des caractéristiques est souvent la clé du succès d’un modèle performant.

• Transformation de texte : Comment pré-traiter les données textuelles en utilisant des techniques comme la tokenization, le stemming et la lemmatisation pour rendre les textes compréhensibles et exploitables par des modèles d’analyse de texte.

💡 Une transformation efficace des données peut faire toute la différence dans la qualité de vos analyses et la précision de vos modèles.