Étape incontournable dans le quotidien d’un analyste ou d’un data scientist, le nettoyage de données constitue souvent la première phase d’un projet data. Loin d’être anecdotique, ce travail en amont permet de garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des données, conditions essentielles pour mener des analyses fiables et construire des modèles pertinents.
Dans cet article, nous allons voir comment nettoyer efficacement des données avec Python, à l’aide de bibliothèques comme Pandas et NumPy. Que vous soyez débutant ou en formation, comprendre le prétraitement des données est indispensable pour progresser dans l’analyse de données.
Qu’est-ce que le nettoyage de données ?
Le nettoyage de données, ou data cleaning, désigne l’ensemble des techniques qui permettent de corriger, filtrer, formater ou supprimer les données incorrectes ou inutiles. Ces données dites « sales » peuvent prendre plusieurs formes :
- Données manquantes ou nulles
- Doublons
- Valeurs aberrantes
- Incohérences de format (dates, majuscules/minuscules, devises, etc.)
- Données inutiles ou redondantes
Un bon traitement des données sales améliore la précision des analyses, évite les biais et permet une modélisation plus fiable.
Pourquoi utiliser Python pour le data cleaning ?
Python est aujourd’hui le langage de référence en data science. Sa richesse en bibliothèques (notamment Pandas, NumPy, Scikit-learn) le rend particulièrement adapté au nettoyage de données Python. Avec peu de lignes de code, on peut transformer un jeu de données brut en base propre et prête à l’analyse.
1. Supprimer les doublons
Les doublons peuvent fausser les analyses. Avec Pandas, il est très simple de les identifier et les supprimer :
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.drop_duplicates()
Vous pouvez aussi supprimer uniquement les doublons sur certaines colonnes :
df = df.drop_duplicates(subset=['nom', 'email'])
2. Gérer les valeurs manquantes
Les valeurs nulles (NaN) sont fréquentes. Il est possible soit de les supprimer, soit de les remplacer :
# Supprimer les lignes avec des valeurs manquantes
df.dropna(inplace=True)
# Remplacer par une valeur par défaut
df.fillna(0, inplace=True)
# Remplacer par la moyenne d’une colonne
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
Le choix dépend du volume de données et de l’impact des valeurs manquantes sur les analyses.
3. Corriger les formats de données
Les données peuvent avoir des formats incohérents. Exemple : des dates au format texte, ou des majuscules/minuscules mélangées.
# Convertir une colonne en datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Uniformiser les chaînes de caractères
df['ville'] = df['ville'].str.lower().str.strip()
Ce prétraitement des données garantit une base homogène.
4. Identifier et traiter les valeurs aberrantes
Une valeur aberrante (outlier) peut déformer l’interprétation des résultats.
# Exemple : visualiser avec une boîte à moustaches
import seaborn as sns
sns.boxplot(x=df['revenu'])
On peut ensuite filtrer les valeurs extrêmes :
df = df[df['revenu'] < 100000] # seuil arbitraire à ajuster
5. Renommer les colonnes pour plus de clarté
Un bon nommage rend le travail plus lisible et facilite l’analyse :
df.rename(columns={'NomClient': 'nom_client', 'Tel': 'telephone'}, inplace=True)
C’est aussi utile lors de la préparation de données pour l’entraînement d’un modèle.
6. Convertir les types de données
Assurez-vous que les types soient adaptés (ex. : nombres stockés en texte). Cela évite des erreurs lors du calcul ou de l’analyse.
df['code_postal'] = df['code_postal'].astype(str)
df['quantité'] = df['quantité'].astype(int)
Le data cleaning en Python passe souvent par ces conversions.
7. Nettoyer les valeurs catégorielles
Les variables catégorielles peuvent contenir des variations inutiles :
# Unifier les libellés
df['statut'] = df['statut'].replace({'Actif': 'actif', 'Inactif': 'inactif', 'actif ': 'actif'})
Vous pouvez aussi transformer les catégories en variables numériques si nécessaire (via get_dummies() ou LabelEncoder).
nettoyer ses données, une étape indispensable
Le nettoyage de données en Python est une étape incontournable dans tout projet de data science ou d’analyse de données. Grâce à des outils puissants comme Pandas, vous pouvez facilement explorer, corriger, transformer et fiabiliser vos datasets.
Chaque cas est unique, mais les techniques de data cleaning Python présentées ici sont des fondamentaux à maîtriser. Un jeu de données propre, c’est la garantie d’analyses pertinentes et de modèles prédictifs fiables.
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