Qu'est-ce que le traitement de données en Python ?

Nous vivons à l'ère du Big Data. Il y a une énorme quantité de données qui circulent constamment autour de nous. Il semble que ce flux de données va continuer à augmenter. Pour ne pas vous noyer dans ce flux, vous devez savoir comment traiter correctement les données, les analyser et en tirer des conclusions correctes. L'un des meilleurs outils pour cela est Python !

Il est devenu très facile de collecter, stocker et transférer des données. De plus, un nombre croissant d'entreprises réalisent la valeur des données. Les données brutes peuvent être converties en valeur commerciale au moyen de processus améliorés, de meilleures prévisions, d'une maintenance prédictive, d'une prédiction de l'attrition des clients, etc.

Cependant, le processus de création de valeur à partir de données brutes présente de nombreux défis. Nous ne pouvons pas simplement collecter des données et les utiliser telles quelles. Les données nécessitent généralement beaucoup de traitement avant de pouvoir être utilisées comme un atout précieux.

Dans cet article, nous expliquerons pourquoi le traitement des données est un élément fondamental de la science des données et comment Python facilite le traitement des données.

Pourquoi le traitement des données est-il important ?

Avant de commencer notre discussion sur l'importance du traitement des données, définissons trois termes :

Traitement des données fait référence à l'ensemble du processus de collecte, de transformation (c'est-à-dire de nettoyage ou de mise des données dans un état utilisable) et de classification des données.
Données brutes sont les données recueillies auprès de diverses sources, dans leur état d'origine. Il n'est généralement pas dans le format le plus approprié pour l'analyse ou la modélisation des données.
Nettoyer les données sont les données obtenues après traitement des données brutes, c'est-à-dire qu'il s'agit de données prêtes à être analysées. Il a été transformé en un format utilisable; les données incorrectes, incohérentes ou manquantes ont (autant que possible) été corrigées ou supprimées.

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles nous devons appliquer des opérations de traitement de données à des données brutes. Par exemple, il peut y avoir des valeurs manquantes dans l'ensemble de données. Supposons que nous disposions d'un ensemble de données contenant des informations personnelles sur les clients de la banque et que l'un des attributs soit l'âge du client. Si nous effectuons une analyse qui implique l'âge des clients, le fait de ne pas connaître l'âge de certains clients aura un impact négatif sur nos résultats. Ces données doivent donc être traitées pour supprimer les valeurs manquantes.

L'ensemble de données suivant contient des données brutes nécessitant un traitement. Essayons de déterminer quel type de traitement est requis.

id_client Âge_client ville date_début salaire_estimé métier 10134Houston, TX2018-08-11$65,000Comptabilité 10227San Jose, CA2017-08-24$70,000Field Quality 103Dallas, TX2020/04/16$58,500ressources humaines 10441Miami, FL2021/02-11$40,500Clara205CA209Santé 01$62,000field quality 10629Atlanta, GA2021-10-20$54,500engineering

Le customer_age la colonne a une valeur manquante représentée par .
Les dates dans le start_date la colonne a différents formats ; le format doit être standardisé.
Une partie du texte dans le profession colonne est en majuscule et certains ne l'est pas. Dans ce cas, l'ordinateur pense que "Comptabilité" et "comptabilité" sont différents. Toute analyse de données basée sur cette colonne peut être inexacte.
Le estimated_salary colonne n'est pas au format numérique. Il est stocké sous forme de texte, ce qui signifie que 65 000 USD ne représentent aucune quantité.
Le city La colonne comprend à la fois les informations sur la ville et l'état. Il est préférable de représenter les données de la ville et de l'état dans des colonnes séparées.

Ce ne sont là que quelques-uns des problèmes que nous sommes susceptibles de rencontrer dans les données brutes. À mesure que la taille des données et le nombre d'attributs (c'est-à-dire de colonnes) augmentent, la quantité de traitement de données nécessaire augmente également.

Vous demandez peut-être pourquoi les données brutes ne sont pas stockées dans un format utilisable afin que nous n'ayons pas à nous occuper du traitement des données. Ce serait très bien de pouvoir utiliser les données brutes telles quelles. Cependant, ce n'est généralement pas le cas avec les ensembles de données réels. Les principales raisons en sont :

Erreur utilisateur/saisie incorrecte : Celui qui a entré les valeurs a peut-être fait une erreur.
Entrée manquante :Dans certains cas, les clients ne fournissent pas les informations.
Problèmes liés au logiciel : Les problèmes de traitement de l'extraction, de la transformation, du chargement et du transfert des données brutes peuvent créer des données "sales".

Quelle que soit la cause du problème, nous devons nettoyer les données avant de les utiliser.

Pour en revenir à notre ensemble de données brutes sur les clients, voici une version "nettoyée" de l'ensemble de données brutes :

id_client âge_client ville état date_début salaire_estimé métier 10134HoustonTX2018-08-1165000comptabilité 10227San JoseCA2017-08-2470000qualité sur le terrain 10441MiamiFL2021-02-1149500comptabilité 10525Santa ClaraCA2020-09-0162000ingénieriequalité sur le terrain 10629AtlantaGA2021-1540

Il est important de noter que la façon dont nous choisissons de gérer les valeurs manquantes dépend de la tâche et de la situation. Si l'âge est d'une importance vitale pour notre analyse, supprimer les lignes qui n'ont pas de valeur d'âge est une option viable. Dans certains cas, nous pouvons plutôt choisir de remplacer les valeurs d'âge manquantes par une valeur moyenne.

Qui devrait apprendre le traitement des données ?

Le traitement des données est une compétence très précieuse pour les ingénieurs de données, les analystes de données et les scientifiques de données. Si vous travaillez avec des données, vous rencontrerez tôt ou tard des données qui doivent être traitées et nettoyées.

Dans un monde idéal, les data scientists travaillent sur des données propres et traitées. Leur travail consiste à explorer les données et à proposer des modèles précis. Cependant, les données utilisables ne sont pas toujours servies sur un plateau d'argent aux data scientists. Ils devront peut-être traiter et nettoyer les données brutes avant d'effectuer tout travail d'analyse et de modélisation.

C'est la raison pour laquelle le traitement des données est spécifié comme une compétence attendue dans la plupart des offres d'emploi. Que vous soyez ingénieur de données ou data scientist, le traitement des données vaut la peine d'être appris.

Traitement des données en Python

Je pense que nous sommes tous d'accord sur le fait que le traitement des données est une opération incontournable dans l'écosystème de la science des données. En fait, une quantité importante de temps dans un flux de travail typique est consacrée au traitement des données.

Python possède des bibliothèques très puissantes qui facilitent et accélèrent le traitement des données. Par exemple, la bibliothèque que j'ai utilisée pour traiter l'ensemble de données client brut ci-dessus est pandas, l'une des bibliothèques d'analyse et de manipulation de données les plus populaires de Python.

Puisqu'il s'agit d'une bibliothèque Python, pandas a une syntaxe très intuitive et est très facile à apprendre. Par exemple, le code que j'ai utilisé pour standardiser la colonne profession est :

customer["profession"] = customer["profession"].str.lower()

Cela transforme simplement toutes les données textuelles de la colonne profession en minuscules, quelle que soit la manière dont elles ont été stockées à l'origine. Les autres opérations que j'ai effectuées sont également assez simples.

Une autre partie importante du traitement des données concerne les différents formats de fichiers. Les données brutes peuvent être stockées dans divers formats comme Excel, CSV ou JSON. Nous devons pouvoir lire les données stockées dans ces fichiers et également écrire des données dans ces formats.

Le format de fichier sélectionné dépend de l'application. Même si les données sont les mêmes, la façon de les lire et de les enregistrer change en fonction du format du fichier. Nous devons être familiarisés avec les formats de fichiers couramment utilisés.

Python a plusieurs autres bibliothèques pour le nettoyage des données. Découvrez les modules de nettoyage des données Python les plus utiles et nos 15 meilleures bibliothèques pour la science des données pour plus d'informations.

En savoir plus sur le traitement des données avec Python

Étant donné que les ensembles de données réels se présentent presque toujours dans un format qui doit être traité et nettoyé, le traitement des données est une compétence incontournable en science des données. La meilleure façon d'acquérir cette compétence est un cours Python interactif en ligne, tel que notre module Traitement des données avec Python. Il couvre tout, du travail avec des chaînes à la gestion de différents types de fichiers et répertoires à l'aide de Python. Cette piste interactive vous donnera non seulement les connaissances nécessaires, mais aussi la possibilité de les tester dans la pratique.

Cette piste est destinée à ceux qui comprennent les bases de Python. Si vous êtes un débutant absolu, je vous suggère de commencer par la piste Python Basics. Cela vous aidera à vous lancer dans la programmation et à apprendre les bases de Python.

Êtes-vous enthousiaste à l'idée d'apprendre à utiliser Python pour rendre le traitement des données plus efficace ? Essayez notre module Traitement des données avec Python. Maîtrisez le traitement des données et vous tirerez encore plus de vos analyses !