Validation des données

Analyse exploratoire de données en Python

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Valider les types de données

books.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 350 entries, 0 to 349
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
--   ------  --------------  -----  
 0   name    350 non-null    object 
 1   author  350 non-null    object 
 2   rating  350 non-null    float64
 3   year    350 non-null    float64 
 4   genre   350 non-null    object 
dtypes: float64(1), int64(1), object(3)
memory usage: 13.8+ KB
books.dtypes
name       object
author     object
rating    float64
year      float64
genre      object
dtype: object
Analyse exploratoire de données en Python

Mettre à jour les types de données

books["year"] = books["year"].astype(int)

books.dtypes
name       object
author     object
rating    float64
year        int64
genre      object
dtype: object
Analyse exploratoire de données en Python

Mettre à jour les types de données

Type Nom en Python
Chaîne str
Entier int
Flottant float
Dictionnaire dict
Liste list
Booléen bool
Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données catégorielles

books["genre"].isin(["Fiction", "Non Fiction"])
0       True
1       True
2       True
3       True
4      False
       ...  
345     True
346     True
347     True
348     True
349    False
Name: genre, Length: 350, dtype: bool
Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données catégorielles

~books["genre"].isin(["Fiction", "Non Fiction"])
0      False
1      False
2      False
3      False
4       True
       ...  
345    False
346    False
347    False
348    False
349     True
Name: genre, Length: 350, dtype: bool
Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données catégorielles

books[books["genre"].isin(["Fiction", "Non Fiction"])].head()
|   |                          name |              author | rating | year |       genre |
|---|-------------------------------|---------------------|--------|------|-------------|
| 0 | 10-Day Green Smoothie Cleanse |            JJ Smith |    4.7 | 2016 | Non Fiction |
| 1 |             11/22/63: A Novel |        Stephen King |    4.6 | 2011 |     Fiction |
| 2 |             12 Rules for Life |  Jordan B. Peterson |    4.7 | 2018 | Non Fiction |
| 3 |        1984 (Signet Classics) |       George Orwell |    4.7 | 2017 |     Fiction |
| 5 |         A Dance with Dragons  | George R. R. Martin |    4.4 | 2011 |     Fiction |
Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données numériques

books.select_dtypes("number").head()
|   | rating | year |
|---|--------|------|
| 0 |    4.7 | 2016 |
| 1 |    4.6 | 2011 |
| 2 |    4.7 | 2018 |
| 3 |    4.7 | 2017 |
| 4 |    4.8 | 2019 |
Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données numériques

books["year"].min()
2009
books["year"].max()
2019
sns.boxplot(data=books, x="year")
plt.show()

un diagramme à moustaches des années de publication pour les données des livres

Analyse exploratoire de données en Python

Valider des données numériques

sns.boxplot(data=books, x="year", y="genre")

un diagramme à moustaches des livres, réparti par genre

Analyse exploratoire de données en Python

Passons à la pratique !

Analyse exploratoire de données en Python

Preparing Video For Download...