VOS DONNÉES CSV, JSON OU JSONL ONT BESOIN D’ÊTRE NETTOYÉES OU RESTRUCTURÉES ?

Doublons, champs incohérents, formats différents, données mal structurées ou fichier à convertir ?

Je réalise le nettoyage de données (data cleaning), la déduplication, la normalisation, la structuration et la conversion de données CSV, JSON et JSONL avec Python afin de vous livrer un fichier propre, cohérent et directement exploitable.

SERVICE DE BASE — NETTOYAGE, STRUCTURATION ET CONVERSION DE DONNÉES

Pour 1 fichier CSV, JSON ou JSONL jusqu’à 10 000 lignes ou enregistrements et jusqu’à 25 colonnes ou champs, je peux notamment :

- supprimer les doublons simples
- nettoyer et normaliser les données
- uniformiser les noms de colonnes ou de champs
- corriger les problèmes simples de structure et de format
- réorganiser les champs si nécessaire
- convertir les données entre CSV, JSON et JSONL
- effectuer des contrôles de cohérence sur le fichier final

CE QUE VOUS RECEVEZ

- le fichier traité dans le format convenu : CSV, JSON ou JSONL
- des données nettoyées, structurées et cohérentes
- une conversion de format si nécessaire
- un contrôle de cohérence sur le fichier final
- un court récapitulatif des principales transformations effectuées

Le fichier pourra ensuite être utilisé pour l’analyse de données, l’import, l’automatisation, les bases de données ou d’autres traitements Python.

TRAITEMENTS SUPPLÉMENTAIRES — PLUSIEURS FICHIERS, FUSION ET RESTRUCTURATION

Des options permettent d’étendre le traitement à des besoins plus importants, notamment :

- plusieurs fichiers CSV, JSON ou JSONL
- volumes de données plus élevés
- fusion de fichiers compatibles
- restructuration avancée des données
- création d’identifiants structurés
- ajout ou création de métadonnées
- normalisation complémentaire des champs

Les options sont cumulables : chaque option sélectionnée s’ajoute au service de base et aux autres options éventuellement choisies.

QUALITÉ DES DONNÉES — CONTRÔLES ET FIABILITÉ

Je ne remplace pas arbitrairement une information manquante, incohérente ou ambiguë.

Lorsqu’une valeur ne peut pas être corrigée de manière fiable, elle est signalée plutôt qu’inventée.

Selon le besoin, je peux également vérifier notamment :

- les doublons
- les champs vides ou incohérents
- les formats de dates ou nombres
- la cohérence des colonnes ou champs
- la validité structurelle des fichiers JSON ou JSONL

Si plusieurs transformations sont possibles, je peux vous demander confirmation avant de modifier les données concernées.

IMPORTANT AVANT DE COMMANDER

Merci de préciser :

- le format de départ : CSV, JSON ou JSONL
- le résultat attendu
- les colonnes ou champs à conserver, supprimer ou renommer
- les éventuelles règles de nettoyage, normalisation ou transformation
- si plusieurs fichiers doivent être fusionnés, la logique de correspondance entre eux
- si vous souhaitez une structure particulière pour le fichier final

Pour les fichiers dépassant les limites indiquées, les structures fortement imbriquées, les très grands volumes ou les règles de transformation complexes, contactez-moi avant de commander afin que nous validions ensemble le périmètre, le prix et le délai.

Cette prestation concerne le nettoyage, la structuration, la déduplication, la normalisation et la conversion générale de données avec Python.

Pour une préparation JSONL spécifiquement destinée à un workflow IA, NLP ou RAG, une prestation spécialisée est disponible séparément.