Correction des incohérences (normalisation des formats)

Les données issues du monde réel sont rarement exemptes d’imperfections. Incohérences de formats, types mal définis ou valeurs aberrantes peuvent freiner vos analyses ou conduire à des interprétations erronées. Cette section vous accompagne dans la normalisation des formats pour garantir l’homogénéité, la fiabilité et la qualité de vos datasets.

Vous apprendrez à harmoniser les chaînes de caractères, convertir les types de données de manière rigoureuse, normaliser les dates et identifier les incohérences numériques.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Normaliser les chaînes de caractères
  Découvrez comment uniformiser vos colonnes textuelles en harmonisant les majuscules/minuscules, en nettoyant les accents, les caractères spéciaux et les espaces superflus. Un passage obligé pour fiabiliser tris, regroupements et jointures.

• Convertir les types de données
  Utilisez astype() pour convertir correctement vos colonnes vers les bons formats (entiers, flottants, booléens, catégoriels) et identifiez rapidement les colonnes mal typées. Vous apprendrez également à optimiser vos datasets grâce aux types économes en mémoire.

• Uniformiser les dates
  Apprenez à parser intelligemment vos colonnes temporelles avec pd.to_datetime(), à traiter les erreurs de conversion et à extraire facilement les composantes de dates (jours, mois, années) pour affiner vos analyses temporelles.

• Traiter les valeurs numériques incohérentes
  Repérez et corrigez les valeurs aberrantes avec des méthodes statistiques (z-score, boxplots) et assurez-vous que toutes vos unités de mesure soient cohérentes pour éviter les biais d’analyse.

💡 Normaliser vos données, c’est poser les fondations d’analyses robustes et interprétables.