Leçon 10 : Nettoyage des données : traiter les valeurs manquantes avec Python

Dans cette vidéo, nous abordons la gestion des valeurs manquantes en Python, une étape essentielle dans le nettoyage des données. Les valeurs manquantes peuvent fausser les analyses, perturber les calculs et influencer la qualité des modèles de machine learning. Le lien de téléchargement du dateset utilisé dans ce cours est : https://www.kaggle.com/datasets/yasse... Vous apprendrez à détecter les valeurs manquantes dans un dataset avec Pandas, à comprendre leur impact et à choisir une méthode adaptée pour les traiter selon le contexte. Au programme : comprendre ce qu’est une valeur manquante ; détecter les valeurs manquantes avec Pandas ; compter les valeurs manquantes par colonne ; supprimer les lignes ou colonnes concernées ; remplacer les valeurs manquantes par la moyenne, la médiane ou le mode ; distinguer l’imputation globale et l’imputation locale ; préparer un dataset plus propre pour l’analyse ou le machine learning. L’objectif est de vous aider à améliorer la qualité de vos données avant de passer à l’analyse, à la visualisation ou à la construction de modèles. #python #pandas #valeursmanquantes #datacleaning #analysededonnees #datascience #machinelearning #dataset #jupyternotebook