cartelis 1.6.2

Normalisation des noms et prénoms (nettoyage, patterns, détection d’anomalies)

cartelis.name_normalizer

Bibliothèque Python de nettoyage et normalisation de noms et prénoms, conçue pour les équipes CRM et data.

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Installation

pip install cartelis

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Fonctionnement général

La bibliothèque applique une pipeline en 4 étapes sur les colonnes nom et prenom d'un DataFrame :

DataFrame brut
     │
     ▼
1. Nettoyage          → suppression accents, ponctuation, espaces multiples
     │
     ▼
2. Overlap cleaning   → résolution chevauchements nom/prénom (ex: "Jean Jean" → "Jean")
     │
     ▼
3. Pattern detection  → détection du schéma de chaque valeur (W, L, H, P, A, S)
     │
     ▼
4. Normalisation      → application des règles définies dans un fichier Excel (selon le mode)
     │
     ▼
DataFrame enrichi

Schémas de tokens

Classe	Description	Exemple
W	Mot alphabétique (≥2 lettres)	MARIE
L	Initiale (1 lettre)	J
H	Mot avec tiret	ANNE-MARIE
A	Mot avec apostrophe	O'CONNOR
P	Particule	DE, DU, LA
S	Caractère spécial ou chiffre	MARIE123

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Utilisation

Normalisation de base

import pandas as pd
from cartelis import normalize_names

df = pd.DataFrame({
    "nom":    ["DE LA CROIX", "MARTIN3", "J M"],
    "prenom": ["MARIE PIER",  "JEAN",    "Anne-Marie"]
})

df_result = normalize_names(df, mode="light")

Avec inplace

# Sans inplace — retourne une copie, df original intact
df_result = normalize_names(df, mode="light")

# Avec inplace — modifie df directement
normalize_names(df, mode="light", inplace=True)

Contrôle des étapes

# Désactiver certaines étapes
df_result = normalize_names(
    df,
    mode="light",
    nettoyage=True,
    overlap_cleaning=False,
    pattern_detection=True,
    normalization=True,
)

Modes disponibles

from cartelis import list_modes
list_modes()  # → ['light', 'heavy']

Mode	Description
light	Normalisation standard — conserve les prénoms composés, concat avec prenom2 si tronqué
heavy	Normalisation stricte — garde uniquement le premier prénom

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Vérification et correction des prénoms

Vérifier si les prénoms existent dans le dictionnaire

from cartelis import verify_prenom

df_verified = verify_prenom(df, mode="light")
# Ajoute une colonne "prenom_all_exist" : "oui" ou "non"

Rapprocher les prénoms mal orthographiés

from cartelis import rapprocher_prenom

df_corrected = rapprocher_prenom(df, mode="light", THRESHOLD=90)
# Ajoute :
# - prenom_corrige      : prénom corrigé
# - correction_faite    : True si une correction a été appliquée
# - detail_corrections  : détail token par token

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Gestion des règles

Les règles de normalisation sont stockées dans des fichiers Excel (regles_light.xlsx, regles_heavy.xlsx) inclus dans le paquet. Vous pouvez les consulter, les modifier et les réinitialiser.

Visualiser les règles

from cartelis import show_rules

show_rules("prenom", mode="light")   # retourne un DataFrame
show_rules("nom", mode="heavy")

Modifier une règle existante

from cartelis import update_rule

# Les modifications sont sauvegardées en local (dans votre dossier courant)
update_rule("prenom", pattern="*S*", action="keep_as_is", mode="light")

Ajouter une nouvelle règle

from cartelis import add_rule

add_rule(
    target="prenom",
    pattern="W-W-W",
    action="keep_as_is",
    colonne_source="prenom_clean",
    mode="light",
    regle_id="R1",
    description_pattern="3 mots alphabétiques",
    exemple_avant="MARIE ANNE CLAIRE",
    exemple_apres="MARIE ANNE CLAIRE",
)

Réinitialiser les règles par défaut

from cartelis import reset_rules

reset_rules(mode="light")   # supprime le fichier local, retour aux règles du paquet

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Actions disponibles

Action	Description
keep_as_is	Conserver tel quel
concat_prenom2	Concaténer avec prenom2 si disponible
concat_nom_usage	Concaténer avec nomUsage si disponible
replace_by_nom_usage	Remplacer par nomUsage si disponible
filter_dict_tokens	Garder uniquement les tokens présents dans le dictionnaire
drop_truncated_last	Supprimer le dernier token s'il est tronqué (absent du dictionnaire)
clean_s_subtokens	Nettoyer les sous-tokens contenant des caractères spéciaux
drop_final_LP	Supprimer les tokens finaux de type L (initiale) ou P (particule)
keep_first_token	Garder uniquement le premier prénom (mode heavy)
insert_apostrophe_after_initial	Insérer une apostrophe après l'initiale (mode heavy)

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Colonnes ajoutées par normalize_names

Colonne	Description
nom_clean	Nom après nettoyage de base
prenom_clean	Prénom après nettoyage de base
overlap_action	Action appliquée lors du traitement des chevauchements
schema_nom	Schéma détecté pour le nom (ex: W, W-P, H)
schema_prenom	Schéma détecté pour le prénom
nom_normalized	Nom après normalisation complète
prenom_normalized	Prénom après normalisation complète

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Structure du projet

cartelis/
├── __init__.py
├── name_normalizer/
│   ├── __init__.py
│   ├── module.py          ← normalize_names, verify_prenom, rapprocher_prenom
│   ├── rule_engine.py     ← chargement et matching des règles
│   ├── rules_manager.py   ← show/update/add/reset rules
│   ├── actions.py         ← fonctions d'action (communes à tous les modes)
│   ├── action_map.py      ← dictionnaire nom → fonction
│   └── data/
│       ├── base_prenoms.csv
│       ├── regles_normalisation_light.xlsx
│       └── regles_normalisation_heavy.xlsx

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Dépendances

pandas>=1.3
numpy>=1.21
openpyxl>=3.0
rapidfuzz>=3.0

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Licence

MIT