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Encoder facilement les données catégorielles avec pd.get_dummies

Encoder facilement les données catégorielles avec pd.get_dummies

MoeNagy Dev

Qu'est-ce que pd.get_dummies ?

Comprendre l'utilité de pd.get_dummies

pd.get_dummies est une fonction de la bibliothèque Pandas utilisée pour convertir les variables catégorielles en variables binaires numériques. Il s'agit d'une technique courante de prétraitement des données, en particulier pour les modèles d'apprentissage automatique, car la plupart des modèles nécessitent des variables d'entrée numériques.

La fonction pd.get_dummies prend en entrée un DataFrame ou une Series Pandas et crée un nouveau DataFrame où chaque catégorie unique est représentée par une colonne binaire, avec une valeur de 1 indiquant la présence de cette catégorie et 0 indiquant son absence.

Situations où pd.get_dummies est utile

pd.get_dummies est particulièrement utile dans les situations suivantes :

  1. Gestion des variables catégorielles : Lorsque vous avez des variables catégorielles dans votre ensemble de données, telles que le genre, la ville, ou le type de produit, vous devez les convertir en un format compréhensible par les algorithmes d'apprentissage automatique, qui travaillent généralement avec des données numériques.

  2. Préparation des données pour l'apprentissage automatique : De nombreux modèles d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire, la régression logistique et les arbres de décision, nécessitent des variables d'entrée numériques. pd.get_dummies vous permet de transformer les variables catégorielles en un format pouvant être utilisé comme caractéristiques dans ces modèles.

  3. Analyse exploratoire des données : L'encodage des variables catégorielles avec pd.get_dummies peut vous aider à mieux comprendre les relations entre différentes catégories et la variable cible, ce qui est utile lors de la phase d'analyse exploratoire des données (EDA).

  4. Amélioration des performances du modèle : En encodant les variables catégorielles, vous pouvez potentiellement améliorer les performances de vos modèles d'apprentissage automatique, car ils peuvent mieux capturer les motifs sous-jacents dans les données.

Comment utiliser pd.get_dummies

Identifier les variables catégorielles dans un DataFrame

Avant d'utiliser pd.get_dummies, vous devez identifier les variables catégorielles dans votre DataFrame. Vous pouvez le faire en inspectant les types de données des colonnes :

import pandas as pd
 
# Charger l'ensemble de données
df = pd.read_csv('votre_dataset.csv')
 
# Identifier les colonnes catégorielles
colonnes_catégorielles = df.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns
print(colonnes_catégorielles)

Ce code affichera les noms des colonnes catégorielles dans votre DataFrame.

Appliquer pd.get_dummies à un DataFrame

Une fois que vous avez identifié les variables catégorielles, vous pouvez utiliser pd.get_dummies pour les encoder :

# Appliquer pd.get_dummies au DataFrame
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles)

Cela créera un nouveau DataFrame df_encodé avec les variables catégorielles encodées en colonnes binaires.

Comprendre la sortie de pd.get_dummies

La sortie de pd.get_dummies est un DataFrame avec le même nombre de lignes que le DataFrame d'origine, mais avec des colonnes supplémentaires pour chaque catégorie unique dans la(les) variable(s) encodée(s).

Par exemple, si vous aviez une colonne 'genre' avec les valeurs 'homme' et 'femme', le DataFrame de sortie aurait deux nouvelles colonnes : 'genre_homme' et 'genre_femme', avec des valeurs de 0 ou 1 indiquant la présence ou l'absence de chaque catégorie.

Personnaliser pd.get_dummies

Spécifier les colonnes à encoder

Si vous souhaitez encoder uniquement un sous-ensemble des variables catégorielles dans votre DataFrame, vous pouvez spécifier les colonnes à encoder en utilisant le paramètre columns :

# Encoder uniquement les colonnes 'genre' et 'ville'
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=['genre', 'ville'])

Gestion des valeurs manquantes

Si votre ensemble de données contient des valeurs manquantes dans les variables catégorielles, pd.get_dummies créera une colonne supplémentaire pour les valeurs manquantes par défaut. Vous pouvez contrôler ce comportement en utilisant le paramètre dummy_na :

# Exclure la colonne des valeurs manquantes
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles, dummy_na=False)
 
# Inclure la colonne des valeurs manquantes
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles, dummy_na=True)

Contrôler la dénomination des colonnes fictives

Par défaut, pd.get_dummies nomme les colonnes fictives comme 'nom_de_la_colonne_nom_de_la_catégorie'. Vous pouvez personnaliser la dénomination en utilisant les paramètres prefix et prefix_sep :

# Personnaliser les noms des colonnes
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles, prefix_sep='_', prefix='cat')

Cela créera des colonnes nommées 'cat_genre_homme', 'cat_genre_femme', etc.

Techniques avancées avec pd.get_dummies

Encodage de plusieurs variables catégorielles

Si vous avez plusieurs variables catégorielles dans votre DataFrame, vous pouvez toutes les encoder en une seule fois en utilisant pd.get_dummies :

# Encoder plusieurs variables catégorielles
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles)

Cela créera des colonnes fictives pour toutes les catégories uniques à travers les colonnes spécifiées.

Gérer les variables catégorielles à cardinalité élevée

Les variables catégorielles à cardinalité élevée, qui ont un grand nombre de catégories uniques, peuvent entraîner un très grand nombre de colonnes fictives, ce qui peut être coûteux en termes de calcul et peut avoir un impact négatif sur les performances du modèle. Dans de tels cas, vous pouvez envisager d'autres techniques d'encodage, telles que l'encodage ordinal ou l'encodage cible.

Combinaison de pd.get_dummies avec d'autres transformations de données

pd.get_dummies peut être combiné avec d'autres techniques de transformation de données, telles que l'échelle ou la normalisation, pour préparer vos données pour les modèles d'apprentissage automatique. Par exemple :

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
# Encoder les variables catégorielles
df_encodé = pd.get_dummies(df, columns=colonnes_catégorielles)
# Mettre à l'échelle les caractéristiques numériques
```python
scaler = StandardScaler()
encoded_df[numerical_cols] = scaler.fit_transform(encoded_df[numerical_cols])

Cela créera le DataFrame encodé et mettra ensuite à l'échelle les caractéristiques numériques en utilisant le StandardScaler de scikit-learn.

Interprétation des résultats de pd.get_dummies

Comprendre la structure du DataFrame encodé

La sortie de pd.get_dummies est un DataFrame avec le même nombre de lignes que le DataFrame d'origine, mais avec des colonnes supplémentaires pour chaque catégorie unique dans la (les) variable(s) encodée(s). Il est important de comprendre la structure de ce DataFrame encodé, car il sera l'entrée de vos modèles d'apprentissage automatique.

Analyser l'impact de l'encodage sur les données

Après avoir appliqué pd.get_dummies, vous devriez analyser l'impact de l'encodage sur vos données. Cela peut inclure:

  • Vérifier s'il y a des changements dans les propriétés statistiques des données (par exemple, la moyenne, l'écart type)
  • Visualiser la distribution des caractéristiques encodées
  • Examiner la corrélation entre les caractéristiques encodées et la variable cible

Cette analyse peut vous aider à comprendre comment l'encodage a affecté vos données et si d'autres étapes de prétraitement peuvent être nécessaires.

Meilleures pratiques et considérations

Identifier quand utiliser pd.get_dummies

pd.get_dummies est un outil puissant, mais il est important de l'utiliser avec discernement. Ce n'est peut-être pas le meilleur choix dans toutes les situations, notamment lorsqu'il s'agit de variables catégorielles à forte cardinalité ou de variables catégorielles ordinales.

Gérer les variables catégorielles dans les modèles d'apprentissage automatique

Lorsque vous utilisez le DataFrame encodé comme entrée pour les modèles d'apprentissage automatique, vous devez être conscient des hypothèses et des exigences du modèle spécifique que vous utilisez. Certains modèles, tels que les arbres de décision et les forêts aléatoires, peuvent gérer directement les variables catégorielles, tandis que d'autres, comme la régression linéaire, peuvent nécessiter l'utilisation de variables fictives.

Combinaison de pd.get_dummies avec d'autres techniques d'encodage

pd.get_dummies est l'une des plusieurs techniques d'encodage des variables catégorielles. En fonction des caractéristiques de vos données et des exigences de votre modèle d'apprentissage automatique, vous devrez peut-être combiner pd.get_dummies avec d'autres techniques d'encodage, telles que l'encodage par étiquettes ou l'encodage ordinal.

Alternatives à pd.get_dummies

Bien que pd.get_dummies soit une technique largement utilisée et efficace pour l'encodage des variables catégorielles, il existe d'autres méthodes d'encodage disponibles, chacune avec ses forces et ses faiblesses. Certaines alternatives comprennent:

  1. Encodage des étiquettes: Cette technique attribue une étiquette numérique unique à chaque catégorie, ce qui peut être utile pour les variables catégorielles ordinales.
  2. Encodage ordinal: Cette méthode est similaire à l'encodage des étiquettes, mais les étiquettes numériques sont attribuées en fonction de l'ordre inhérent des catégories.
  3. Encodage cible: Cette approche remplace chaque catégorie par la moyenne ou la médiane de la variable cible pour cette catégorie, ce qui peut être utile pour les variables catégorielles à forte cardinalité.
  4. Encodage one-hot: C'est similaire à pd.get_dummies, mais il crée des colonnes binaires pour chaque catégorie, y compris la catégorie des valeurs manquantes.

Le choix de la technique d'encodage dépendra des caractéristiques de vos données et des exigences de votre modèle d'apprentissage automatique.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris à utiliser la fonction pd.get_dummies dans Pandas et comment l'utiliser pour encoder des variables catégorielles dans un format adapté aux modèles d'apprentissage automatique. Vous avez exploré le but de pd.get_dummies, comment l'utiliser et comment le personnaliser pour répondre à vos besoins spécifiques. Vous avez également vu des techniques avancées et des meilleures pratiques, ainsi que des alternatives à pd.get_dummies.

En maîtrisant l'utilisation de pd.get_dummies, vous serez mieux équipé pour gérer les variables catégorielles dans vos flux de prétraitement des données et d'apprentissage automatique. N'oubliez pas d'analyser toujours l'impact de l'encodage sur vos données et de choisir la technique d'encodage appropriée en fonction des caractéristiques de votre jeu de données et des exigences de vos modèles.

Fonctions

Les fonctions en Python sont des blocs de code réutilisables qui effectuent une tâche spécifique. Elles peuvent prendre des arguments, effectuer des opérations et renvoyer des valeurs. Voici un exemple d'une fonction simple qui calcule l'aire d'un rectangle :

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
# Appeler la fonction
rectangle_area = calculate_area(5, 10)
print(rectangle_area)  # Sortie : 50

Dans cet exemple, la fonction calculate_area prend deux arguments, length et width, et renvoie l'aire calculée. Vous pouvez ensuite appeler la fonction et stocker le résultat dans une variable.

Les fonctions peuvent également avoir des paramètres facultatifs avec des valeurs par défaut :

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # Sortie : Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # Sortie : Hi, Bob!

Dans cet exemple, le paramètre message a une valeur par défaut de "Hello", vous pouvez donc appeler la fonction avec seulement l'argument name, et elle utilisera le message par défaut.

Modules et paquets

La bibliothèque standard de Python fournit une large gamme de modules que vous pouvez utiliser dans vos programmes. Vous pouvez également créer vos propres modules et paquets pour organiser votre code.

Pour utiliser un module, vous pouvez l'importer en utilisant l'instruction import :

import math
 
# Utiliser des fonctions du module math
print(math.pi)  # Sortie : 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # Sortie : 4.0

Vous pouvez également importer des fonctions ou des attributs spécifiques d'un module :

from math import pi, sqrt
 
print(pi)  # Sortie : 3.141592653589793
print(sqrt(16))  # Sortie : 4.0

Les paquets sont des collections de modules connexes. Vous pouvez créer vos propres paquets en organisant vos fichiers Python dans des répertoires et en utilisant le fichier __init__.py pour définir le contenu du paquet.

my_package/
    __init__.py
    module1.py
    module2.py

Dans le fichier __init__.py, vous pouvez spécifier quels modules ou fonctions doivent être disponibles lorsque le package est importé :

# my_package/__init__.py
from .module1 import fonction1
from .module2 import fonction2

Ensuite, vous pouvez importer et utiliser les fonctions du package :

import my_package
 
my_package.fonction1()
my_package.fonction2()

Entrée/Sortie de fichiers

Python propose plusieurs fonctions et méthodes pour lire à partir de fichiers et écrire dans des fichiers. La manière la plus courante de travailler avec des fichiers est d'utiliser la fonction open().

# Ouvrir un fichier en écriture
with open("exemple.txt", "w") as fichier:
    fichier.write("Bonjour, monde !")
 
# Ouvrir un fichier en lecture
with open("exemple.txt", "r") as fichier:
    contenu = fichier.read()
    print(contenu)  # Sortie : Bonjour, monde !

Dans cet exemple, nous utilisons l'instruction with pour nous assurer que le fichier est correctement fermé une fois que nous avons fini avec lui. Le mode "w" ouvre le fichier en écriture, et le mode "r" ouvre le fichier en lecture.

Vous pouvez également lire et écrire des fichiers ligne par ligne :

# Écrire des lignes dans un fichier
lignes = ["Ligne 1", "Ligne 2", "Ligne 3"]
with open("exemple.txt", "w") as fichier:
    for ligne in lignes:
        fichier.write(ligne + "\n")
 
# Lire des lignes depuis un fichier
with open("exemple.txt", "r") as fichier:
    for ligne in fichier:
        print(ligne.strip())

Dans cet exemple, nous écrivons une liste de lignes dans un fichier, puis nous lisons et affichons les lignes à partir du fichier.

Gestion des exceptions

Le mécanisme de gestion des exceptions de Python vous permet de gérer les erreurs et les situations inattendues dans votre code. Le bloc try-except est utilisé pour attraper et gérer les exceptions.

try:
    resultat = 10 / 0  # Cela va provoquer une ZeroDivisionError
except ZeroDivisionError:
    print("Erreur : Division par zéro")

Dans cet exemple, le code à l'intérieur du bloc try peut provoquer une ZeroDivisionError, qui est ensuite attrapée et gérée dans le bloc except.

Vous pouvez également gérer plusieurs exceptions et fournir un bloc générique Exception :

try:
    num = int(input("Entrez un nombre : "))
    resultat = 10 / num
except ValueError:
    print("Erreur : Entrée invalide. Veuillez entrer un nombre.")
except ZeroDivisionError:
    print("Erreur : Division par zéro")
except Exception as e:
    print(f"Une erreur inattendue s'est produite : {e}")

Dans cet exemple, nous gérons spécifiquement les exceptions ValueError et ZeroDivisionError, et utilisons un bloc générique Exception pour attraper toutes les autres erreurs inattendues.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris différents aspects de la programmation en Python, notamment les fonctions, les modules et les packages, l'entrée/sortie de fichiers et la gestion des exceptions. Ces concepts sont essentiels pour la création d'applications Python plus complexes et robustes. N'oubliez pas de pratiquer et d'expérimenter avec les extraits de code fournis pour consolider votre compréhension de ces sujets.

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