Préparation des données pour l'EDA
L’Analyse Exploratoire des Données (EDA – Exploratory Data Analysis) constitue une étape fondamentale dans tout projet de science des données. Elle permet de mieux comprendre la structure d’un jeu de données, d’en identifier les tendances, les anomalies, les relations entre variables, ainsi que les éventuelles incohérences. Cependant, avant de pouvoir effectuer une analyse pertinente et fiable, il est indispensable de procéder à une phase préalable : la préparation des données.
Les données brutes, telles qu’elles sont collectées à partir de sources diverses (capteurs, bases de données, fichiers CSV, API, etc.), sont rarement exploitables en l’état. Elles peuvent contenir des valeurs manquantes, des doublons, des types de données inappropriés, ou encore des incohérences sémantiques. Ces imperfections, si elles ne sont pas traitées, peuvent fausser les résultats de l’analyse et conduire à de mauvaises décisions.
La préparation des données regroupe un ensemble de tâches visant à transformer ces données brutes en un format propre, cohérent et adapté à l’analyse. Cela comprend notamment :
L’inspection des types de variables (catégorielles, numériques, dates, etc.) ;
Le traitement des valeurs manquantes et des doublons ;
La détection et la gestion des valeurs aberrantes (outliers) ;
La normalisation ou standardisation des données si nécessaire ;
La création ou transformation de variables pour enrichir le jeu de données ;
La conversion des formats et l’uniformisation des unités de mesure.
Cette étape de nettoyage et de transformation constitue le socle sur lequel reposera l’analyse exploratoire. Une préparation rigoureuse permet non seulement de limiter les biais, mais aussi de mettre en lumière des aspects significatifs du jeu de données qui seraient restés invisibles autrement.
Dans cette section, nous allons passer en revue les principales étapes de la préparation des données, illustrées par des exemples concrets, afin de garantir une base solide pour l’EDA et les analyses statistiques ou prédictives qui suivront.
Nettoyage des données
- Supprimer les valeurs manquantes : Apprenez à supprimer efficacement les valeurs manquantes dans un DataFrame Pandas à l’aide de la fonction dropna(). Cette méthode est essentielle pour nettoyer vos données avant toute analyse exploratoire ou modélisation.
- Remplir les valeurs manquantes : Découvrez comment utiliser la fonction fillna() de Pandas pour remplacer les valeurs manquantes dans un DataFrame. Maîtrisez les techniques d’imputation par moyenne, médiane, propagation ou valeurs personnalisées pour améliorer la qualité de vos données.
- Remplacer des valeurs : Apprenez à modifier ou corriger des données dans un DataFrame en utilisant la méthode replace() de Pandas. Idéal pour uniformiser des valeurs, corriger des erreurs ou préparer vos données à l’analyse.
- Changer le type de données : Maîtrisez la conversion des types de colonnes dans un DataFrame avec la méthode astype(). Changez facilement vos données en entiers, chaînes, dates ou flottants pour garantir la compatibilité et la précision de vos analyses.
- Appliquer une fonction : Découvrez comment utiliser la méthode apply() de Pandas pour appliquer une fonction personnalisée à chaque ligne ou colonne d’un DataFrame. Une approche puissante pour transformer, normaliser ou enrichir vos données rapidement.
- Supprimer les espaces inutiles dans les chaînes : Nettoyez vos données textuelles en supprimant les espaces en trop avec la méthode str.strip() de Pandas. Idéal pour harmoniser les chaînes de caractères avant analyse ou traitement.
- Convertir les chaînes en minuscules : Uniformisez vos données textuelles en convertissant les chaînes de caractères en minuscules avec la méthode str.lower() de Pandas. Une étape clé pour éviter les doublons et améliorer la cohérence de vos analyses.
Traitement des valeurs manquantes
- Détecter les valeurs manquantes : Détectez rapidement les valeurs manquantes dans votre DataFrame grâce à isnull(), et comptez-les par colonne avec isnull().sum().
- Éliminer les doublons : Filtrez les données sans valeurs manquantes en utilisant notnull(), pour travailler uniquement sur des données complètes.
- Propager les valeurs pour remplir les NaN : Remplissez les valeurs manquantes en propageant les dernières valeurs valides avec la méthode forward fill (ffill).
- Imputer les valeurs manquantes par la moyenne : Imputez les valeurs manquantes par la moyenne des colonnes correspondantes avec fillna(df.mean()), une technique simple et efficace.
Gestion des doublons
- Détecter les doublons : Apprenez à identifier les lignes en double dans un DataFrame avec la méthode duplicated() de Pandas. La détection des doublons est essentielle pour assurer la qualité et la fiabilité de vos données avant toute analyse.
- Éliminer les doublons : Découvrez comment supprimer efficacement les lignes en double dans un DataFrame Pandas avec la méthode drop_duplicates(). Cette étape est cruciale pour nettoyer vos données et éviter les biais dans vos analyses.