ULTIMATE_FIX.md

🔧 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

# 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 :

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 ! 🎯✨