Guide du débutant pour visualiser les données avec Python pour EDA

Introduction

La visualisation des données est une partie essentielle de l'analyse exploratoire des données (EDA). L'EDA implique l'examen d'ensembles de données pour découvrir des modèles, détecter des anomalies et comprendre les relations entre les variables. Les outils de visualisation aident à présenter les informations sur les données de manière claire et interprétable, permettant aux analystes de prendre efficacement des décisions basées sur les données. Python, avec son vaste écosystème de bibliothèques, est devenu le langage de programmation incontournable pour l'EDA.
Dans cet article, nous vous expliquerons comment visualiser des données à l'aide de Python pour EDA. Que vous soyez débutant ou quelqu'un cherchant à perfectionner vos compétences, ce guide couvrira les outils, bibliothèques et techniques essentiels.

1. Pourquoi la visualisation des données est importante dans l'EDA ?

EDA aide les analystes à comprendre les ensembles de données en identifiant les modèles, les tendances et les anomalies.
La visualisation des données offre plusieurs avantages :
Interprétation rapide : Les graphiques et les tracés facilitent la compréhension d'ensembles de données complexes.
Identification des modèles : Aide à révéler les corrélations, les tendances et les valeurs aberrantes.
Contrôle de la qualité des données : Les outils de visualisation détectent les valeurs manquantes ou erronées.
Meilleure communication : Les visuels sont un moyen efficace de présenter les résultats aux parties prenantes.

2. Bibliothèques Python pour la visualisation de données

Python propose plusieurs bibliothèques puissantes pour visualiser les données. Voici les clés que vous utiliserez pendant l’EDA :

2.1 Matplotlib
Matplotlib est la bibliothèque de traçage la plus fondamentale de Python, fournissant des outils pour créer des visualisations statiques, animées et interactives.
Meilleur cas d'utilisation : graphiques linéaires, diagrammes à barres et diagrammes circulaires.

importer matplotlib.pyplot en tant que plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("Tracé de ligne de base")
plt.show()

2.2 Seaborn
Seaborn est construit sur Matplotlib et propose de superbes styles par défaut, notamment pour les visualisations statistiques.
Meilleur cas d'utilisation : cartes thermiques, tracés de paires et tracés de distribution.

importer Seaborn en tant que Sns
data = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

2.3 Visualisation des pandas
Pandas permet un traçage rapide directement à partir de dataframes en utilisant df.plot(). Il est parfait pour les débutants qui souhaitent débuter avec des visualisations simples.

importer des pandas en tant que PD
df = pd.DataFrame({'A' : [1, 2, 3], 'B' : [3, 2, 1]})
df.plot(kind='bar')
plt.show()

2.4 Intrigue
Plotly est une bibliothèque de traçage interactive, adaptée à la création de tableaux de bord et de visualisations détaillées.
Meilleur cas d'utilisation : graphiques interactifs permettant le zoom et le filtrage.

importer plotly.express en tant que px
fig = px.scatter(x=[1, 2, 3], y=[3, 1, 6], title="Nuage de points interactif")
fig.show()

3. Types de visualisations de données pour EDA

Différents types de visualisations servent différents objectifs dans EDA. Vous trouverez ci-dessous les types de parcelles les plus courants et quand les utiliser :

3.1 Tracé linéaire
Cas d'utilisation : Visualisation des tendances au fil du temps ou de variables continues.
Exemple de bibliothèque : Matplotlib.

importer numpy en tant que np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Tracé d'onde sinusoïdale")
plt.show()

3.2 Tracé à barres
Cas d'utilisation : Comparaison de données catégorielles ou de distributions de fréquence.
Exemple de bibliothèque : Seaborn.
python
Copier le code
sns.countplot(x='espèce', data=data)
plt.show()

3.3 Histogramme
Cas d'utilisation : Comprendre la distribution d'une variable.
Exemple de bibliothèque : Matplotlib, Seaborn.

sns.histplot(data['sepal_length'], bins=20, kde=True)
plt.show()

3.4 Nuage de points
Cas d'utilisation : Identifier les relations entre deux variables.
Exemple de bibliothèque : Plotly, Seaborn.

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=data)
plt.show()

Carte thermique 3.5
Cas d'utilisation : Visualiser les corrélations entre les variables.
Exemple de bibliothèque : Seaborn.

corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

4. Exemple pratique : EDA sur un exemple d'ensemble de données

Appliquons nos techniques de visualisation à un ensemble de données réel. Pour cet exemple, nous utiliserons l'ensemble de données Iris pour explorer les relations entre les fonctionnalités.
Étape 1 : Charger l'ensemble de données
importer Seaborn en tant que Sns
importer des pandas en tant que pd
data = sns.load_dataset('iris')
print(data.head())

Étape 2 : Créez des parcelles de paires pour explorer les relations

sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

Ce diagramme de paires nous aide à visualiser comment des caractéristiques telles que la longueur des sépales et la largeur des pétales sont réparties entre différentes espèces.

Étape 3 : Vérifiez les valeurs manquantes avec une carte thermique

sns.heatmap(data.isnull(), cbar=False, cmap='viridis')
plt.title("Carte thermique des valeurs manquantes")
plt.show()

5. Gestion des valeurs aberrantes avec des visualisations

La détection des valeurs aberrantes est cruciale lors de l'EDA pour garantir l'exactitude du modèle. Voici comment repérer visuellement les valeurs aberrantes :

5.1 Box Plot pour la détection des valeurs aberrantes

sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data)
plt.show()

Dans ce box plot, les valeurs aberrantes sont affichées sous forme de points individuels au-delà des moustaches.

6. Conseils pour une visualisation efficace des données

Choisissez le bon type de graphique : Sélectionnez les visualisations qui correspondent à votre type de données (par exemple, des tracés linéaires pour les tendances, des tracés à barres pour les données catégorielles).
Utilisez la couleur à bon escient : Les couleurs doivent ajouter du sens ; évitez l'utilisation excessive de couleurs qui peuvent dérouter les lecteurs.
Étiquetez vos axes : Ajoutez toujours des titres, des étiquettes d'axe et des légendes pour rendre les tracés interprétables.
Expérimentez l'interactivité : Utilisez Plotly pour créer des tableaux de bord interactifs pour des informations plus approfondies.
Restez simple : Évitez les visuels encombrés et concentrez-vous sur les informations clés.

7. Conclusion

Python offre un riche écosystème de bibliothèques pour la visualisation de données, ce qui en fait un outil essentiel pour l'analyse exploratoire des données (EDA). De Matplotlib et Seaborn pour les tracés statiques à Plotly pour les tableaux de bord interactifs, Python répond à tous les besoins pendant l'EDA.
Visualiser des données ne consiste pas seulement à créer des graphiques attrayants : il s’agit également d’extraire des informations significatives et de les communiquer efficacement. Que vous soyez débutant ou analyste expérimenté, la maîtrise de ces techniques de visualisation améliorera vos compétences en analyse de données.
Pour en savoir plus sur les techniques d’analyse exploratoire des données, explorez ce guide complet ici.
Continuez à expérimenter avec Python et vous découvrirez des informations précieuses en un rien de temps !

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