Suppression des doublons

Les doublons dans un jeu de données peuvent fausser les résultats d’une analyse et introduire des biais importants. Cette section vous guide dans la détection et la suppression des redondances en utilisant les outils puissants de la bibliothèque pandas. Vous apprendrez à identifier l’origine des doublons, à les analyser de manière fine et à les éliminer sans compromettre l’intégrité de votre dataset.

L’objectif est de nettoyer vos données tout en conservant leur cohérence et leur valeur analytique.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Détecter les doublons avec duplicated()
  Utilisez duplicated() pour repérer les enregistrements en double selon une ou plusieurs colonnes. Vous apprendrez à personnaliser la détection en choisissant de conserver la première occurrence (keep='first') ou la dernière (keep='last'), et à restreindre l’analyse à des colonnes spécifiques grâce à l’argument subset.

• Supprimer les doublons avec drop_duplicates()
  Apprenez à utiliser drop_duplicates() pour supprimer efficacement les doublons détectés. Vous verrez comment sélectionner les colonnes de contrôle, choisir les occurrences à garder et appliquer les modifications directement sur le DataFrame ou en créer une nouvelle version nettoyée.

💡 Nettoyer les doublons, c’est éliminer le bruit pour laisser parler la véritable valeur de vos données.