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
Convertissez des colonnes en entiers ou flottants avec pd.to_numeric(), en gérant les erreurs via errors='coerce'. Nettoyez les caractères parasites et identifiez les échecs de conversion pour garantir des données exploitables.
Conversion en chaînes de caractères
Utilisez .astype(str) pour transformer vos colonnes en texte, facilitant le regroupement, le filtrage et l’affichage. Veillez à ne pas altérer les valeurs numériques pendant la conversion.
Conversion en dates
Convertissez vos chaînes en objets datetime fiables avec pd.to_datetime(), en contrôlant les formats, les erreurs et les fuseaux horaires via .tz_localize() et .tz_convert().
Conversion en catégories
Réduisez la mémoire et accélérez vos traitements avec .astype('category'), en hiérarchisant les modalités si nécessaire (ordered=True) pour une meilleure performance analytique.
💡 Choisir les bons types de données, c’est permettre à votre analyse d’être à la fois précise, rapide et fiable.