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# 🔧 Solution Ultime pour les Erreurs de Parsing
## 🚨 Problèmes Identifiés
1. **Erreur PyArrow** : `Failed to parse string: 'Coué - ' as a scalar of type double`
2. **Erreur d'encodage** : `'ascii' codec can't encode character '\xe9'`
3. **Noms de fichiers** : Accents dans "Expérimentale" et "Kerguéhennec"
## ✅ Solution Finale : Force String Loading
### Nouvelle Approche
Au lieu de lutter avec le parsing automatique, forçons **tout en string** dès le chargement du dataset avec une configuration personnalisée.
### Code de Solution
```python
# Configuration CSV avec tous les types en string
csv_config = {
"sep": ",",
"encoding": "utf-8",
"dtype": str, # Force tout en string
"na_filter": False, # Pas de conversion NaN
"keep_default_na": False, # Pas de valeurs NA par défaut
}
# Chargement avec configuration personnalisée
try:
dataset = load_dataset(
dataset_id,
token=hf_token,
**csv_config # Force le parsing en string
)
except Exception:
# Fallback vers chargement manuel
# ... reste du code de fallback
```
### Avantages
1. **✅ Évite le parsing automatique** problématique
2. **✅ Gère les accents** correctement
3. **✅ Pas de conflit de types** (tout en string)
4. **✅ Conversion manuelle** après chargement si nécessaire
## 🎯 Mise à Jour Recommandée
### Priorité 1 : Simple et Robuste
Plutôt que les multiple fallbacks complexes, utilisez :
```python
def load_data(self):
try:
# Force tout en string dès le chargement
dataset = load_dataset(
dataset_id,
token=hf_token,
data_files="*.csv", # Seulement les CSV
sep=",",
encoding="utf-8",
dtype=str,
na_filter=False
)
df = dataset['train'].to_pandas()
# Conversion manuelle des colonnes numériques
if 'millesime' in df.columns:
df['millesime'] = pd.to_numeric(df['millesime'], errors='coerce')
# ... reste de l'analyse
except Exception as e:
print(f"Erreur: {e}")
raise Exception("Dataset requis mais non accessible")
```
## 🚀 Résultat Attendu
Cette approche devrait **éliminer complètement** :
- ✅ Les erreurs de parsing PyArrow
- ✅ Les problèmes d'encodage
- ✅ Les conflits de types automatiques
- ✅ La complexité des multiples fallbacks
**Application simple, robuste et fonctionnelle !** 🎯✨
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