Cinq erreurs courantes de nettoyage des données à éviter en Python

La base de tout projet réussi en science des données est des données propres et cohérentes. Pourtant, dans le rythme effréné de l'analyse, même les utilisateurs expérimentés de Python tombent parfois dans des pièges de pré-traitement des données qui pourraient être évités. Que vous prépariez des données pour un modèle d'apprentissage automatique ou pour une visualisation, savoir quelles erreurs surveiller peut vous faire gagner d'innombrables heures de frustration et conduire à des résultats bien plus robustes.

Décrivons cinq des erreurs de nettoyage des données les plus courantes (et souvent mortelles) en Python, complètes de conseils pratiques et d'exemples illustratifs pour que vos flux de travail restent solides comme le roc et efficaces.

Suppression ou remplissage aveugle des valeurs manquantes

L'un des premiers problèmes que vous rencontrerez dans tout ensemble de données du monde réel est l'absence de données. En Python, en particulier avec des outils comme pandas, remplacer ou supprimer les NaN est facile : df.dropna() ou df.fillna(0) le font en une ligne. Mais facile ne signifie pas correct.

Pourquoi cela est un problème

Supprimer automatiquement les lignes comportant des valeurs manquantes peut réduire drastiquement votre ensemble de données ou — comme dans les cas où l'absence est corrélée — introduire un biais. Remplir les valeurs par la moyenne ou zéro peut déformer les distributions, en particulier dans les colonnes non numériques ou celles présentant des valeurs aberrantes.

Quand cela se produit

Considérez cet extrait :

# Too hasty with missing value treatment
import pandas as pd

df = pd.read_csv('survey.csv')
df = df.dropna()  # Danger: goodbye valuable data!

Si 30% des lignes manquent une seule colonne optionnelle — par exemple l'âge — vous perdriez 30 % de vos données. Si les âges manquants se trouvent principalement dans une démographie spécifique, le résultat est un ensemble de données qui ne reflète plus fidèlement la population.

Conseils concrets

• Inspectez avant d'agir : utilisez df.isnull().sum() ou df.info() pour repérer les motifs de valeurs manquantes.
• Considérez le contexte : Par exemple, l'âge manquant dans les données de santé pourrait nécessiter un drapeau spécial (« inconnu ») plutôt que la suppression ou le remplissage.
• Utilisez des techniques comme l'imputation : Envisagez sklearn.impute.SimpleImputer pour un remplissage éclairé, ou une logique spécifique au domaine.
• Documentez chaque étape de nettoyage des données : Ajoutez des commentaires expliquant pourquoi vous avez supprimé ou rempli des valeurs, afin d'assurer la transparence pour les utilisateurs futurs.

Ne pas corriger des formats de données et des encodages incohérents

Les données collectées à partir de plusieurs sources s'intègrent rarement parfaitement dans un seul format. Dates, catégories et encodages de chaînes sont particulièrement sujets à des erreurs subtiles et difficiles à retracer.

Pièges typiques

• Des colonnes de dates avec des formats mêlant 'YYYY/MM/DD', 'MM-DD-YY', et 'dd.mm.yyyy'.
• Des catégories de chaînes où « abc », « Abc », et « aBc » sont traitées comme des entrées différentes.
• Des colonnes d'entiers importées sous forme de chaînes (dtype: object), désactivant les opérations numériques.
• Des fichiers texte avec des problèmes d'encodage de caractères cachés, créant des données illisibles ou des NaNs cachés.

Problème Python classique :

# Date times imported as strings, causing issues
import pandas as pd


df = pd.read_csv('sales.csv')
df['created_at'].min()  # Only finds the minimum string, not chronological min

Bonnes pratiques

• Vérifiez toujours les dtypes : df.dtypes révèle rapidement les colonnes qui devraient être numériques mais ne le sont pas.
• Convertissez les données de manière proactive : utilisez pd.to_datetime(), pd.to_numeric(), et les conversions en catégories dès l'importation des données.
• Standardisez le texte : utilisez .str.lower().str.strip() pour les colonnes catégorielles ; remplacez les synonymes ou les fautes de frappe par une valeur cohérente.
• L'encodage compte : lors de la lecture des données, en particulier à partir de sources inconnues ou non UTF-8, spécifiez l'argument encoding (encoding='utf-8' ou encoding='cp1252').

Exemple : forcer une datetime cohérente dans pandas

df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'], errors='coerce')
df = df.dropna(subset=['created_at'])  # Remove rows where dates couldn't parse

Un peu d'attention ici évite des heures de débogage d'analyses bizarres par la suite.

Ignorer les valeurs aberrantes sans investigation contextuelle

Les valeurs aberrantes sont les jokers du nettoyage des données — parfois elles signalent des erreurs de saisie ; d'autres fois, elles représentent précisément les événements qu'il faut étudier !

L'erreur fréquente

Des scripts automatisés qui éliminent les valeurs en dehors d'une plage donnée sans prendre en compte le contexte peuvent dépouiller les données à la fois d'erreurs et de signaux importants.

Exemple :

# Don't just drop anything >200 without context
bp_outliers = df[df['blood_pressure'] > 200]
print(bp_outliers)  # Investigate: are these errors or medically relevant cases?

Approche recommandée

• Profilage d'abord : utilisez df.describe() et des visualisations telles que des boîtes à moustaches (box plots) ou des histogrammes pour découvrir les détails de distribution et repérer les valeurs aberrantes.
• Enquêter sur les valeurs extrêmes : comparez-les avec des bornes de domaine valides, consultez la documentation ou des experts du domaine.
• Marquez, ne supprimez pas immédiatement : pour la robustesse en aval, marquez les valeurs inhabituelles pour un examen ultérieur plutôt que de les supprimer immédiatement.
• Documentez la logique métier : si vous supprimez ou ajustez, expliquez pourquoi (par exemple, « IMC inférieur à 10 considéré comme une erreur de saisie »).

Lorsque des valeurs aberrantes se révèlent être valides, elles peuvent remodeler vos insights métier fondés sur les données.

Gérer mal les entrées en double

Les données en double sont omniprésentes — les erreurs de saisie, le scraping web ou les défaillances système les introduisent toutes. Bien que Python vous permette de df.drop_duplicates() en un instant, le vrai danger réside dans la mauvaise compréhension de l'origine des doublons ou dans la meilleure façon de les résoudre.

Où cela tourne mal

Une base de données de vente au détail peut contenir plusieurs lignes pour la même commande client en raison d'une soumission répétée par le système. Supprimer toutes les lignes sauf une ne fonctionne que si chaque colonne correspond ; sinon, des informations peuvent être perdues.

Exemple :

# Problematic: Dropping all duplicates based only on 'order_id'
df = df.drop_duplicates(subset=['order_id'])  # Could lose different addresses or notes attached to split-row orders

Si des colonnes comme 'delivery_notes' diffèrent entre les lignes, supprimer aveuglément les doublons entraîne soit une perte de données, soit une incapacité à concilier des informations contradictoires.

Aperçus et mesures concrètes

• Auditer les doublons par toutes les colonnes clés : utilisez df.duplicated(subset=key_cols, keep=False) pour repérer les vrais doublons.
• Consolidez avant la déduplication : par exemple, regroupez les données de texte (notes) ou additionnez les quantités de ventes quotidiennes pour le même identifiant de commande.
• Conservez votre « version maîtresse » : Parfois, il est préférable de conserver l'original et le marquer comme is_duplicate pour l'analyse en aval plutôt que de le supprimer purement et simplement.
• Vérifiez après les fusions : De nombreuses dupes s'infiltrent après la combinaison de jeux de données via des jointures ou des ajouts.

Voici comment vous pourriez agréger des champs potentiellement utiles avant la déduplication :

def collapse_order_notes(notes):
    return '; '.join(sorted(set(x for x in notes if pd.notnull(x))))

rollup = df.groupby('order_id').agg({
    'customer_id': 'first',
    'total_amount': 'sum',
    'delivery_notes': collapse_order_notes
}).reset_index()

Cela protège des données auxiliaires importantes.

L'encodage des données catégorielles

De nombreux algorithmes puissants nécessitent des entrées numériques, et non des étiquettes ou catégories sous forme de chaînes. L'encodage des colonnes catégorielles est une étape cruciale, mais se précipiter ou choisir la mauvaise méthode peut dégrader les performances du modèle et introduire des bogues.

Erreurs typiques

• Encodage par étiquettes naïf : remplacer les catégories par des codes numériques arbitraires — par exemple A=0, B=1, C=2 — sans signification ordinale implicite, même pour les modèles basés sur des arbres.
• Explosion d'encodage one-hot : créer tant de colonnes pour des catégories à grande cardinalité (par exemple, les codes postaux américains) que les modèles deviennent ingérables.
• Désaccords silencieux en production : entraîner un modèle avec un ordre d'encodage unique mais évaluer sur un ensemble de catégories différents et invisibles, entraînant des résultats mal alignés.

Exemple :

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

# Label encoding ignores category meaning
le = LabelEncoder()
df['city_code'] = le.fit_transform(df['city'])  # Problem: Model interprets numbers mathematically

Gestion experte

• Ordinales vs nominales : n'utilisez les codes numériques (0,1,2) que si les étiquettes ont un ordre naturel (par exemple, taille : S < M < L). Sinon, choisissez le one-hot ou d'autres encodages.
• Contrôlez la granularité du one-hot : utilisez pd.get_dummies(df, drop_first=True, dummy_na=False), ou pour les caractéristiques à grande cardinalité, pensez au hashing ou à l'encodage par cible.
• Encodage cohérent : sérialisez et réutilisez les encodeurs (par exemple, en utilisant fit/transform de sklearn) afin que le déploiement du modèle obtienne des mappings identiques — un piège classique lorsque de nouvelles catégories, inconnues, apparaissent dans les entrées réelles.

Exemple : encodage one-hot avec une mémoire gérable

city_counts = df['city'].value_counts()
# Only encode cities appearing at least 10 times
common_cities = city_counts[city_counts > 10].index
df['city'] = df['city'].apply(lambda x: x if x in common_cities else 'Other')
df = pd.get_dummies(df, columns=['city'], drop_first=True)

Cela garde la taille des caractéristiques pratique et les modèles robustes.

Éviter ces erreurs vous distingue

Le nettoyage des données en Python exige à la fois le souci du détail et la rapidité. En évitant un nettoyage mécanique ou dénué de contexte, vous élevez votre travail en science des données et en analytique bien au-delà de la moyenne. Examinez les valeurs manquantes avec intention, apportez de la cohérence aux formats, traitez les valeurs aberrantes comme des signaux et pas seulement du bruit, scrutez les doublons et réfléchissez de manière tactique à l'encodage des catégories.

Équipé de ces enseignements et d'un œil critique sur vos données, vous passerez moins de temps à revenir en arrière, réduirez les erreurs embarrassantes en production et bâtirez une réputation d'ingénierie de pipelines de données sur lesquels les analystes peuvent compter. Et dans le domaine en pleine expansion de la science des données, devenir la personne dont les données sont vraiment prêtes à en tirer des insights est un véritable super-pouvoir.