Types de données

Comprendre les types de données est essentiel pour travailler efficacement avec des jeux de données. Dans cette leçon, nous allons explorer trois types de données clés : numériques, catégorielles et de séries temporelles.

Données numériques

Les données numériques représentent des nombres et peuvent être :

• Discrètes : Des nombres entiers tels que 1, 2, 3.
• Continues : Des nombres décimaux tels que 3.14, 7.89.

Exemples : âge, température et revenus.

Données catégorielles

Les données catégorielles représentent des groupes ou des catégories. Elles peuvent être :

• Nominales : catégories sans ordre particulier (par exemple, les couleurs : rouge, bleu, vert).
• Ordinales : catégories ayant un ordre significatif (par exemple, les classements : faible, moyen, élevé).

Exemples : le genre, le type de produit et le niveau d’études.

Données de séries temporelles

Les données de séries temporelles se composent de valeurs enregistrées à différents intervalles de temps. Elles servent à suivre des changements ou des tendances.

Exemples :

• Prix des actions enregistrés quotidiennement.
• Température mesurée toutes les heures.
• Trafic d'un site web suivi chaque semaine.

Identification des types de données en Python

Vous pouvez utiliser l’attribut dtypes de Pandas pour identifier les types de données des colonnes d’un jeu de données.

Exemple :

import pandas as pd data = {'Age': [25, 30], 'Gender': ['Male', 'Female']} df = pd.DataFrame(data) print(df.dtypes)

Importance des types de données

Connaître le type de données vous aide à :

• Choisir les bonnes techniques d’analyse.
• Sélectionner les visualisations appropriées.
• Appliquer des méthodes de prétraitement adaptées.

Conversion des types de données

En Python, vous pouvez convertir les types de données à l’aide de fonctions telles que :

• astype() dans Pandas.
• int(), float(), str() pour les valeurs individuelles.

Exemple :

df['Age'] = df['Age'].astype(float)

Récapitulatif

Dans cette leçon, vous avez découvert :

• Données numériques : valeurs discrètes et continues.
• Données catégorielles : catégories nominales et ordinales.
• Données de séries temporelles : valeurs suivies au fil du temps.

Comprendre les types de données est essentiel pour analyser efficacement les données.

Félicitations !

Vous avez terminé la leçon sur les types de données. Passez à la leçon suivante pour apprendre à gérer efficacement les données manquantes.