Nettoyage des données

Le nettoyage des données est une étape fondamentale dans tout projet de data science ou d’analyse de données. Avant de pouvoir extraire des insights ou construire des modèles prédictifs fiables, il est crucial de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et structurées.

En pratique, la grande majorité des jeux de données bruts contiennent des valeurs manquantes, des doublons, des incohérences de format, ou encore des erreurs de saisie. Ignorer ces problèmes peut fausser l’analyse, biaiser les résultats, ou même empêcher l’exécution correcte d’un algorithme.

Le processus de nettoyage permet de transformer ces données brutes en un jeu exploitable, prêt pour l’exploration ou la modélisation. Dans cette section, vous apprendrez à :

Identifier et traiter les valeurs manquantes (avec dropna() et fillna())

Supprimer les doublons (drop_duplicates())

Uniformiser les types de données (astype())

Nettoyer les chaînes de caractères (str.strip(), str.lower(), etc.)

Appliquer des transformations personnalisées avec apply()

Un bon nettoyage de données, bien que parfois fastidieux, est souvent ce qui distingue un projet réussi d’une analyse erronée. Maîtriser ces techniques est donc un prérequis indispensable pour tout data scientist, débutant ou confirmé.