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Cours

Gérer les données manquantes en Python

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 08/2023

Apprenez à identifier, analyser, supprimer et imputer les données manquantes dans Python.

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PythonData Manipulation

4 h

14 vidéos

46 Exercices

3,800 XP

25,956

Certificat de formation

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Description du cours

Marre des données désordonnées ? Saviez-vous que la plupart du temps d’un data scientist est consacré à chercher, nettoyer et réorganiser les données ? La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez nettoyer vos données intelligemment ! Dans ce cours, Gérer les données manquantes en Python, c’est exactement ce que vous allez faire. Vous apprendrez à traiter les valeurs manquantes pour les données numériques, catégorielles et les séries temporelles. Vous apprendrez aussi à repérer les motifs que suivent les données manquantes. En travaillant sur des données de qualité de l’air et de diabète, vous apprendrez à analyser, à imputer et à évaluer l’impact de l’imputation.

Prérequis

Introduction to Data Visualization with Matplotlib Supervised Learning with scikit-learn

1

Le problème des données manquantes

Familiarisez-vous avec les données manquantes et leur impact sur vos analyses. Découvrez les différentes opérations liées aux valeurs nulles dans votre jeu de données, comment repérer les données manquantes et comment résumer la proportion de données manquantes.

Pourquoi traiter les données manquantes ?

Étapes pour traiter les valeurs manquantes

Opérations sur les valeurs nulles

Recherche de valeurs nulles

Gérer les valeurs manquantes

Détecter les valeurs manquantes

Remplacer les valeurs manquantes

Remplacer les valeurs manquantes cachées

Analyser la quantité de valeurs manquantes

Analyser le pourcentage de valeurs manquantes

Visualiser la présence de valeurs manquantes

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2

Les données manquantes suivent‑elles un motif ?

Analyser le type de données manquantes dans votre jeu de données est une étape essentielle pour les traiter. Dans ce chapitre, vous apprendrez en détail à identifier des motifs dans vos données manquantes et non manquantes, et à les traiter de manière appropriée avec des techniques simples comme la suppression par liste.

Les données sont-elles manquantes de manière aléatoire ?

Deviner le type de valeurs manquantes

Déduire MNAR

Identifier des schémas dans les données manquantes

Rechercher des corrélations dans vos données

Identifier le type de valeurs manquantes

Visualiser la part de valeurs manquantes pour une variable

Remplir avec des valeurs factices

Générer un nuage de points avec valeurs manquantes

Quand et comment supprimer des données manquantes

Supprimer MCAR

Allez-vous supprimer ?

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3

Techniques d’imputation

Entrez dans le monde de l’imputation des données. Dans ce chapitre, vous appliquerez des techniques d’imputation de base pour combler les valeurs manquantes et vous visualiserez vos imputations afin d’évaluer leurs performances.

Imputations par la moyenne, la médiane et le mode

Imputation par moyenne et médiane

Imputation par le mode et par constante

Visualiser les imputations

Imputer des données de séries temporelles

Compléter les données temporelles manquantes

Imputer avec la méthode d’interpolation

Visualiser les imputations sur des séries temporelles

Visualiser une imputation par propagation vers l’avant (forward fill)

Visualiser l’imputation par remplissage arrière (backward fill)

Tracer les interpolations

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4

Techniques d’imputation avancées

Enfin, allez au‑delà des techniques d’imputation simples et tirez le meilleur parti de votre jeu de données grâce à des techniques avancées s’appuyant sur des modèles de Machine Learning, afin d’imputer et d’évaluer précisément vos données manquantes. Vous utiliserez notamment des méthodes comme KNN et MICE pour exploiter au mieux vos données manquantes.

Imputation avec fancyimpute

Imputation par KNN

Imputation MICE

Imputer des valeurs catégorielles

Encodage ordinal d’une colonne catégorielle

Encodage ordinal d’un DataFrame

Imputation KNN de valeurs catégorielles

Évaluation de différentes techniques d’imputation

Analyser le résumé du modèle linéaire

Comparer et choisir le meilleur R-carré ajusté

Comparer des tracés de densité

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Gérer les données manquantes en Python

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