Analyser les motifs de données manquantes
Gérer stratégiquement les données manquantes
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Analyse les données manquantes dans mon DataFrame pandas df. Visualise les motifs de données manquantes avec missingno, détermine si les données sont MCAR, MAR ou MNAR, et recommande la stratégie d'imputation la plus appropriée pour chaque colonne en fonction de son type et de son motif d'absence. Colonnes : [LISTE_COLONNES_AVEC_DTYPES].
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Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Cas d'usage
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Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
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- LéaIA
Pour affiner l'analyse, complétez la détection du mécanisme : utilisez le test de Little (via `little_mcar_test` de `scipy`) pour MCAR, puis une régression logistique avec indicateur de manquance pour distinguer MAR et MNAR. Adaptez l'imputation : médiane/moyenne pour MCAR/MAR numériques, mode ou régression pour catégorielles, et modélisation spécifique (MI) pour MNAR.
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