5.2 Analyse exploratoire des données avec Matplotlib et Seaborn : chargement et inspection initiale des données
L'analyse exploratoire des données (AED) est une étape fondamentale dans le pipeline de tout projet de Machine Learning et Deep Learning. Il permet aux data scientists de mieux comprendre la structure, les modèles et les éventuelles anomalies présentes dans les données. Dans ce contexte, les bibliothèques de visualisation de données telles que Matplotlib et Seaborn sont des outils essentiels pour mener à bien cette tâche de manière efficace. Dans cette section, nous aborderons le processus de chargement et d'inspection initiale des données à l'aide de ces bibliothèques Python.
Chargement des données
La première étape d'AED consiste à charger l'ensemble de données qui sera analysé. En Python, l'une des bibliothèques les plus utilisées pour la manipulation de données est Pandas, qui offre des fonctionnalités permettant de charger des données à partir de diverses sources, telles que des fichiers CSV, Excel, des bases de données SQL, entre autres. Considérons que nous disposons d'un fichier CSV contenant nos données d'intérêt :
importer des pandas en tant que PD
# Chargement de l'ensemble de données
df = pd.read_csv('chemin_vers_votre_fichier.csv')
# Visualisation des premières lignes du DataFrame
imprimer(df.head())
Avec la méthode head(), nous pouvons avoir un aperçu rapide des premières lignes de notre DataFrame, ce qui nous donne une première idée de la structure des données.
Inspection initiale des données
Après le chargement, il est important d'effectuer une première inspection pour comprendre les caractéristiques de base de l'ensemble de données :
- Dimensions : vérifiez le nombre de lignes et de colonnes à l'aide de
df.shape. - Types de données : identifiez les types de données de chaque colonne avec
df.dtypes. - Informations générales : obtenez un résumé avec
df.info(), qui affiche les types de données et le nombre de valeurs non nulles. - Description statistique : utilisez
df.describe()pour obtenir un résumé statistique des colonnes numériques, telles que la moyenne, la médiane, le minimum, le maximum et les quartiles. - Valeurs uniques : Vérifiez le nombre de valeurs uniques dans chaque colonne avec
df.nunique(). - Valeurs manquantes : Identifiez la présence de valeurs manquantes avec
df.isnull().sum().
Ces informations de base sont essentielles pour commencer à comprendre l'ensemble de données et planifier les prochaines étapes de l'analyse.
Visualisation avec Matplotlib et Seaborn
Avec une première compréhension des données, nous pouvons commencer la visualisation. Matplotlib est une bibliothèque de tracés de bas niveau qui offre un grand contrôle sur les éléments graphiques, tandis que Seaborn est construit sur Matplotlib et fournit une interface de haut niveau pour dessiner des tracés statistiques plus attrayants et informatifs.
L'une des premières visualisations que nous pouvons réaliser est un histogramme, qui nous aide à comprendre la distribution d'une variable numérique :
importer matplotlib.pyplot en tant que plt
importer Seaborn en tant que SNS
# Configuration du style graphique
sns.set(style="whitegrid")
# Histogramme avec Matplotlib
plt.hist(df['votre_colonne_numérique'])
plt.title('Distribution de votre_colonne_numérique')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Fréquence')
plt.show()
# Histogramme avec Seaborn
sns.histplot(df['sua_coluna_numerica'], kde=True)
plt.title('Distribution de votre_colonne_numérique avec KDE')
plt.xlabel('Valeur')
plt.ylabel('Densité')
plt.show()
Le paramètre kde dans l'histogramme Seaborn ajoute une ligne d'estimation de la densité du noyau, qui est un moyen d'estimer la fonction de densité de probabilité de la variable.
D'autres visualisations utiles incluent :
- Graphiques à barres : pour les variables catégorielles, montrant la fréquence ou la moyenne d'une variable numérique par catégorie.
- Boxplots : pour visualiser la distribution d'une variable numérique et identifier les valeurs aberrantes.
- Diagrammes de dispersion : pour explorer la relation entre deux variables numériques.
- Graphiques de corrélation : pour évaluer la corrélation entre les variables numériques.
- Graphiques linéaires : pour les données de séries chronologiques, visualisation de la tendance d'une ou plusieurs variables au fil du temps.
Par exemple, pour créer un nuage de points avec Seaborn, nous pouvons utiliser :
sns.scatterplot(x='variable_x', y='variable_y', data=df)
plt.title('Relation entre variable_x et variable_y')
plt.xlabel('Variable X')
plt.ylabel('Variable Y')
plt.show()
En résumé, l'analyse exploratoire des données est un élément essentiel dans le développement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Le chargement et l'inspection initiaux des données fournissent une compréhension de base de l'ensemble de données, tandis queLes visualisations avec Matplotlib et Seaborn permettent une analyse plus détaillée et intuitive des caractéristiques et des relations présentes dans les données. Ces étapes sont essentielles pour garantir la qualité et l'adéquation des données avant de passer à la modélisation et à l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique.
