Exploration des cadres de qualité des données : Great Expectations, Pandas Profiling et Pydantic en Python

Garantir la qualité des données est essentiel à la réussite des analyses, de l'IA et des décisions commerciales. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des informations erronées, à un gaspillage de ressources et à l'échec des projets. Pour relever ces défis, plusieurs frameworks Python ont été développés pour aider les professionnels des données à maintenir des standards de qualité élevés. Dans cet article, nous nous pencherons sur trois de ces outils : Great Expectations, Pandas Profiling et Pydantic . Nous examinerons leurs fonctionnalités, leurs cas d'utilisation et fournirons des exemples de code concrets pour démontrer leur efficacité.

De grandes espérances

Qualité des données : explorer les grandes attentes

Great Expectations est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les équipes de données à garantir la qualité des données en définissant des attentes claires. Ces attentes servent d'assertions sur les données, par exemple si une colonne doit contenir des valeurs uniques ou si un pourcentage spécifique de valeurs est non nul. Grâce à Great Expectations, les utilisateurs peuvent définir, documenter et valider efficacement ces attentes, permettant ainsi une détection précoce des problèmes de qualité des données.

Caractéristiques notables de Great Expectations

• Suites d'attentes : organisez les attentes liées ensemble pour rationaliser la gestion et la révision.

  
  

• Documentation des données : générez automatiquement une documentation complète qui décrit vos attentes en matière de données, améliorant ainsi la collaboration en équipe.

  
  

• Intégration : fonctionne de manière transparente avec diverses sources de données, notamment les bases de données SQL, les Pandas DataFrames et les systèmes de stockage cloud.

  
  

Exemple pratique

Imaginez une équipe de données gérant une base de données clients. Elle doit vérifier la validité et l'unicité des adresses e-mail. Grâce à Great Expectations, elle peut définir des attentes spécifiques pour la colonne e-mail, comme illustré dans le code ci-dessous :

# /usr/bin/env python
import great_expectations as ge

Chargez vos données

data = ge.read_csv("customer_data.csv")

Créer une suite d'attentes

suite = data.expectation_suite

Définir les attentes

data.expect_column_values_to_be_unique("email")
data.expect_column_values_to_match_strftime_format("created_at", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

Valider les données

results = data.validate(expectation_suite=suite)
print(results)

Par exemple, une validation réussie pourrait montrer que 98 % des adresses e-mail sont uniques, indiquant une structure de données solide.

Profilage des données Pandas

Qualité des données : comprendre le profilage des pandas

Pandas Profiling est un outil puissant pour évaluer la qualité des données. Il génère un rapport complet sur un DataFrame Pandas, offrant un aperçu de sa structure, de sa distribution et mettant en évidence les problèmes potentiels. Ce framework est particulièrement utile pour l'analyse exploratoire des données (EDA), permettant aux data scientists d'appréhender rapidement les caractéristiques de leurs jeux de données.

Principaux attributs du profilage des pandas

• Statistiques descriptives : calcule automatiquement les statistiques clés, telles que la moyenne, la médiane et l'écart type pour chaque colonne, fournissant un aperçu quantitatif de l'ensemble de données.

  
  

• Visualisations de données : génère des éléments visuels tels que des histogrammes, des matrices de corrélation et des cartes thermiques de valeurs manquantes pour aider à repérer les modèles et les anomalies.

  
  

• Génération de rapport HTML : crée un rapport HTML interactif qui permet un partage facile avec les parties prenantes, facilitant ainsi la prise de décision collaborative.

  
  

Exemple pratique

Imaginez un scénario où un analyste de données doit évaluer un nouvel ensemble de données contenant des informations commerciales. Il souhaite une évaluation rapide afin d'identifier les problèmes de qualité des données. Grâce à Pandas Profiling, il peut facilement générer un rapport, comme illustré ci-dessous :

# /usr/bin/env python
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

Chargez vos données

data = pd.read_csv("sales_data.csv")

Générer un rapport de profil

profile = ProfileReport(data, title="Sales Data Profiling Report", explorative=True)

Enregistrer le rapport dans un fichier HTML

profile.to_file("sales_data_report.html")

Le rapport HTML obtenu pourrait révéler que 15 % des enregistrements de ventes contiennent des valeurs manquantes et mettre en évidence de fortes corrélations entre les stratégies de tarification et le volume des ventes. Ces informations sont essentielles pour prendre des décisions fondées sur les données.

Qualité des données : comprendre Pydantic

Pydantic est une bibliothèque de validation de données et de gestion des paramètres qui garantit la qualité des données grâce aux annotations de type. Elle permet aux développeurs de définir des modèles de données, garantissant ainsi la conformité des données entrantes aux types et contraintes spécifiés. Cet outil est particulièrement utile pour valider les saisies utilisateur ou les données API, ce qui en fait un composant essentiel des applications robustes.

Principaux avantages de Pydantic

• Validation des données : vérifie automatiquement les données par rapport aux types définis, en générant des erreurs pour toute entrée non valide.

  
  

• Annotations de type : utilise les conseils de type de Python pour créer des modèles de données, améliorant ainsi la lisibilité et la maintenabilité du code.

  
  

• Sérialisation : facilite la sérialisation et la désérialisation des modèles de données vers et depuis JSON, améliorant ainsi son applicabilité aux applications Web.

  
  

Exemple pratique

Imaginez une application web collectant les données d'inscription des utilisateurs, exigeant leur validité avant traitement. Les développeurs peuvent définir le modèle utilisateur avec Pydantic, comme illustré ci-dessous :

# /usr/bin/env python
from pydantic import BaseModel, EmailStr, constr

class User(BaseModel):
    username: constr(min_length=3, max_length=50)
    email: EmailStr
    age: int

Exemple de données utilisateur

user_data = {
    "username": "john_doe",
    "email": "john.doe@example.com",
    "age": 30
}

Valider les données utilisateur

user = User(user_data)
print(user)

Dans ce cas, si le nom d'utilisateur comporte moins de trois caractères ou si l'adresse e-mail n'est pas correctement formatée, Pydantic génèrera une erreur. Cette validation proactive permet de préserver l'intégrité des données dès la saisie de l'utilisateur.

Cadres en comparaison

Bien que Great Expectations, Pandas Profiling et Pydantic visent tous à améliorer la qualité des données, ils remplissent des rôles et des cas d'utilisation distincts :

• Great Expectations : Idéal pour valider les données par rapport aux attentes prédéfinies dans les pipelines de données. Idéal pour les équipes soucieuses de la qualité des données tout au long de leur cycle de vie.

  
  

• Profilage Pandas : Idéal pour l'analyse exploratoire des données, il offre un aperçu rapide des caractéristiques des données. Particulièrement utile pour les analystes de données lors des premières phases d'exploration .

  
  

• Pydantic : se concentre sur la validation et la gestion des données , ce qui le rend essentiel pour les applications nécessitant une confirmation stricte des données, en particulier dans les environnements Web .

  
  

Réflexions finales

Maintenir une qualité élevée des données est essentiel pour obtenir des informations précises et prendre des décisions éclairées. Great Expectations, Pandas Profiling et Pydantic se distinguent par leurs puissants frameworks Python capables d'améliorer les standards de qualité des données. En intégrant ces outils à leurs workflows, les équipes peuvent prévenir les problèmes de données en amont, optimiser leurs processus et obtenir de meilleurs résultats.

Face à la complexité et au volume croissants des données, investir dans des cadres de qualité des données efficaces sera essentiel pour les organisations souhaitant exploiter pleinement leurs données. Qu'il s'agisse de valider les données dans un pipeline, d'explorer de nouveaux ensembles de données ou de garantir l'exactitude des saisies utilisateur, ces cadres fournissent aux professionnels des données les outils nécessaires pour garantir l'intégrité et la qualité.

Vue au niveau des yeux d;un graphique de visualisation de données sur un écran d;ordinateur

En adoptant Great Expectations, Pandas Profiling et Pydantic, vous pouvez améliorer considérablement vos pratiques de qualité des données et ouvrir la voie à des projets réussis.