6 étapes pour Manipuler et Nettoyer les Données avec Python

Vous souhaitez nettoyer vos données avec Python mais vous ne savez pas comment faire ? Vous souhaitez savoir comment préparer vos projets d'apprentissage automatique avec Python ?

Ce guide vous guidera à travers les bases de la manipulation et du nettoyage des données et vous fournit 6 étapes pratiques pour réaliser votre projet avec Python.

Le nettoyage des données est l'opération de détection et de correction (ou de suppression) des erreurs dans les données stockées dans des bases de données ou des fichiers. Le nettoyage des données est l'un des principaux problèmes de l'entrepôt de données.

Avant que les données puissent être utilisées, elles doivent être nettoyées . Ce processus ardu comprend tout, de la suppression des valeurs en double aux données aberrantes manquantes.

Plus votre étape de nettoyage est précise, plus il sera facile de tirer de la valeur des ensembles de données lors des étapes de manipulation des données, d'apprentissage des algorithmes et de modélisation.

En fait, la majeure partie de tout projet basé sur la science des données nécessite d'abord un nettoyage et une manipulation efficaces des données.

Dans cet article nous allons voir en détail :

• ce qu'est la manipulation et le nettoyage de données ;
• Pourquoi la manipulation/le nettoyage des données est-il important pour les data scientists ;
• Pourquoi faire le nettoyage de données avec Python ;
• 6 étapes détaillées pour manipuler et nettoyer les données avec Python.

Ne perdons plus de temps et voyons le nettoyage de données avec le langage de programmation Python dès maintenant.

Qu'est-ce que la manipulation/nettoyage des données ?

En tant que data scientist, au début d'un projet, vous devrez commencer par collecter une variété d'ensembles de données, soit en les extrayant vous-même de sites Web externes, soit en les recevant de différentes sources internes, selon vos besoins.

Toutes les données que vous acquérez ne seront pas pertinentes pour votre cause. Afin de séparer les données pertinentes de celles qui ne le sont pas, vous devrez nettoyer les ensemblesde données collectées.

En d'autres termes, vous devrez peut-être supprimer ou modifier des colonnes, supprimer des valeurs en double, traiter des valeurs manquantes et des données aberrantes, etc. Vous devrez peut-être également normaliser et mettre à l'échelle vos données afin qu'elles correspondent à une certaine plage.

Le nettoyage des données comprend également le processus de visualisation des données à l'aide de graphiques et de fonctions statistiques afin de trouver les « données sous-jacentes », également appelées « moyenne », « médiane », « intervalle », « distribution », etc.

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Pourquoi la manipulation et le nettoyage des données est-il important pour la science des données ?

Avant qu'un data scientist puisse se concentrer sur la modélisation, il devra maîtriser le nettoyage des données. Selon l'efficacité avec laquelle vous pouvez nettoyer vos données, cela déterminera la complexité de votre modélisation.

Plus vos ensembles de données sont organisés dans la phase de nettoyage, plus vos algorithmes d'apprentissage devront être simples dans la phase de modélisation. La structure de vos données aura également un impact direct sur la précision de vos projections.

En bref, le nettoyage des données est tout aussi crucial que la construction des algorithmes eux-mêmes. Une fois que vous avez maîtrisé le nettoyage des données, vous pouvez vous attendre à accédez à des ensembles de données propres.

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Pourquoi faire le nettoyage de données avec Python ?

Python est en train de devenir le langage de codage préféré en science des données pour de nombreuses raisons. D'une part, il fournit une variété de bibliothèques de calcul qui peuvent être utilisées pour des projets de science des données, y compris la manipulation et le nettoyage des données.

Dans cet article, nous utiliserons la bibliothèque Pandas Python. Découvrir les différents langages de programmation utilisables pour faire du scraping web.

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6 étapes pour manipuler et nettoyer les données avec Python

1/ Implémentation de l'imputation des valeurs manquantes – Il s'agit d'une constante d'imputation statistique standard, utilisant l'imputation KNN.
La détection des valeurs aberrantes/anomalies est effectuée à l'aide de : forêt d'isolement, SVM à une classe, facteur local de valeurs aberrantes et/ou algorithmes de détection de valeurs aberrantes.

2/ Effectuer la détection des valeurs aberrantes / anomalies - Vous pouvez y parvenir en utilisant des algorithmes de détection des valeurs aberrantes de la forêt d'isolement, du SVM à classe unique et / ou du facteur aberrant local.

3/ Utilisation des techniques de nettoyage de la famille X-Variable - Dans ce cas, vous souhaitez appliquer des fonctions personnalisées, supprimer les doublons et remplacer les valeurs cruciales.

4/ Utilisation de techniques de nettoyage du type Y-Variable - Ici, il est important de procéder à l'encodage des étiquettes, à l'encodage à chaud, ainsi qu'au mappage du dictionnaire.

5/ Les "DataFrames" doivent être fusionnés - Cette étape comprend la concaténation, la fusion et la jointure.

6/ La dernière étape consiste à «analyser les dates» - Ici, vous devez utiliser des chaînes de détection de format automatique pour effectuer la conversion «DateTime», y compris la modification des objets «DateTime» en nombres.

Voyons toutes ces étapes en détail dès maintenant !

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1/ Imputation des valeurs manquantes

L'un des problèmes les plus courants que vous pouvez rencontrer dans les ensembles de données brutes extraites est les valeurs manquantes. Tant qu'ils ne sont pas trop nombreux, ils peuvent facilement être imputés à ce stade.

• Les méthodes d'imputation simples, comme la moyenne, la médiane, le mode peuvent être utilisées pour remplir les valeurs manquantes (NaN) avec la mesure statistique de chaque colonne. Le paramètre peut être remplacé par 'mean', 'median', 'most_frequent' ou mode, ou 'constant' qui est une valeur manuelle.
• L'imputation KNN est une méthode plus complexe d'imputation des valeurs manquantes. L'algorithme KNN est utilisé pour trouver différents points de données comme ceux qui manquent des valeurs dans les ensembles de données.

Il est important de noter que pour utiliser l'imputation KNN, les données doivent être normalisées pour éliminer les différences d'échelle. Pour utiliser l'imputation KNN, vous devrez :

• Normaliser les données.
• KNN imputer pour remplir les valeurs manquantes.
• Inverser l'échelle/normaliser à nouveau les données.

2/ Détection des valeurs aberrantes et des anomalies

• ​Isolation Forest est un algorithme utilisé pour renvoyer le score d'anomalie des jeux de données. L'algorithme sélectionne une caractéristique et isole les observations en choisissant de manière aléatoire une valeur fractionnée. Des chemins sont ensuite créés en représentant la normalité de la valeur.< Plus les chemins sont courts, plus les anomalies sont révélées. Des 'arbres' de chemins plus courts pour ces prélèvements constituent une 'forêt' susceptible de révéler les anomalies.
• Une classe SVM est une autre méthode pour trouver des valeurs aberrantes. Cela convient aux cas où la forêt d'isolement ne peut pas être appliquée en raison d'une variance excessive.
• ​Local Outlier Factor est la troisième méthode utilisée pour détecter les anomalies. Le facteur de valeur aberrante locale mesure l'écart de densité dans chaque ensemble de données par rapport à l'autre. Les échantillons qui affichent une densité plus faible que leurs voisins sont susceptibles d'être des valeurs aberrantes. Cet algorithme est basé sur la distance, ce qui signifie que vous devrez normaliser les données avant de pouvoir les utiliser. Cette méthode est une alternative à variance élevée à Isolation Forest.

Lors de l'utilisation de l'une de ces trois méthodes, il est important de s'assurer que les anomalies ne sont pas simplement des grappes de données. Vous pouvez utiliser la visualisation PCA pour revérifier.

3/ Méthodes de nettoyage X-Variable

• L'application de fonctions personnalisées est nécessaire lorsque le nettoyage ne peut pas être effectué via les fonctions intégrées. Dans ce cas, vous devrez peut-être écrire vos propres fonctions, mais vous pouvez d'abord essayer d'utiliser une fonction intégrée externe.
• La suppression des doublons est une partie importante du nettoyage des données. Cela peut être fait avec data.drop_duplicates(), qui supprime les lignes de valeur identique. Vous devez veiller à vérifier que les lignes en double ne sont pas des erreurs, en particulier dans les petits ensembles de données.
• L'échantillonnage des points de données est important pour les grands ensembles de données. Cela vous permet d'échantillonner des points de données aléatoires et peut être fait avec data.sample(number_of_samples).
• Renommer les colonnes se fait avec .rename, où la clé est le nom de la colonne d'origine et la valeur est la valeur renommée.
• Le remplacement des valeurs peut être effectué avec data, replace (), qui prend deux valeurs de la trame de données que vous remplacerez par d'autres valeurs. Ceci est utile pour imputer les valeurs manquantes afin que les algorithmes d'imputation puissent fonctionner efficacement.

4/ Méthodes de nettoyage Y-Variable

• L'encodage d'étiquette est nécessaire pour les variables y catégorielles. Si vos données ont deux classes, elles doivent être converties en 0 et 1, car les algorithmes d'apprentissage automatique ne peuvent fonctionner qu'avec des caractères mathématiques. Vous pouvez le faire en utilisant la fonction .map(), qui convertit un dictionnaire ou des noms originaux et remplace les valeurs par des nombres. S'il y a trop de classes à mapper manuellement, vous pouvez utiliser la méthode automatisée de sklearn. Cette méthode est avantageuse car les données peuvent facilement être rétablies au format d'origine en utilisant encoder.inverse_transform(array).
• Le codage à chaud peut être préféré dans des cas spécifiques lorsque vous avez de nombreuses classes et que vous ne souhaitez pas placer de mesures quantitatives sur les données. Avec l'encodage one-hot, chaque valeur y est un vecteur de la longueur du numéro de chaque classe, avec un '1' marquant un index dans le vecteur et le reste des valeurs est marqué par des '0'. Pandas a une fonction intégrée appelée get_dummies, qui peut automatiquement prendre des formes et produire la trame de données encodée à chaud.

5/ Fusion de DataFrames

• La concaténation est la méthode descendante pour rejoindre les DataFrames.​
• La fusion est le processus de fusion de gauche à droite de deux DataFrames.
• La jointure est pour d'autres types de fusion. La fusion ne combine que les lignes où il existe un mot-clé commun dans les deux blocs de données. La jointure inclut la jointure externe gauche, où tous les mots-clés du DataFrame de gauche sont inclus, tandis que les lignes du DataFrame de droite ne sont incluses que si leurs mots-clés existent dans celui de gauche.

6/ Analyser les dates

• Les dates peuvent être des ensembles de données très complexes, mais elles sont aussi parmi les plus importantes. C'est pourquoi il est si important que vous compreniez comment travailler correctement avec ce type de données.
• La détection automatique du format de la chaîne de conversion en date-heure est une compétence cruciale, car les ensembles de données sont rarement accompagnés d'objets date-heure facilement accessibles. Vous pouvez utiliser dateutil pour déterminer automatiquement l'emplacement des jours, des mois et des années.
• La conversion des dates en nombres est nécessaire pour que les modèles puissent comprendre le concept de temps. Les objets datetime sont convertis en nombres. En d'autres termes, chaque date représente le nombre de jours écoulés depuis la date la plus ancienne de votre jeu de données. La fonction est appliquée à la colonne de date en utilisant .apply().

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​La manipulation et le nettoyage des données sont des étapes cruciales que tous les scientifiques des données doivent suivre avant de pouvoir commencer un projet d'apprentissage automatique. Cet article fournit un guide étape par étape pour réduire la confusion et gagner du temps.

Les bibliothèques de Python vous permettent de manipuler vos données maintenant afin que vous puissiez obtenir des résultats plus précis plus tard.

Désormais, vous êtes apte à manipuler et nettoyer des données avec Python afin de préparer vos projets d'apprentissages automatiques.

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