Excellente discussion. Pour renforcer la sécurité de vos fichiers en Python sur Windows, effectivement os.chmod() ou le module pywin32 sont de bonnes options pour gérer les permissions d’accès. Une autre approche sécurisée consiste à chiffrer les fichiers (par exemple avec cryptography ou pyAesCrypt) afin que même si un autre programme y accède, le contenu reste protégé. Enfin, si c’est possible, stocker les données sensibles dans une base de données plutôt que dans un fichier plat peut simplifier la gestion des accès et des permissions.

When dealing with missing values in a Pandas DataFrame, the best approach depends on your data and the type of analysis you plan to do. Common strategies include:







Removing rows or columns with missing values if they are few and won’t affect your results significantly.







Filling missing values with the mean, median, or mode for numerical data to preserve the dataset size.







Interpolation for data that follows a sequence or time series.







Advanced imputation methods like KNN or iterative imputers from scikit-learn for machine learning tasks or datasets with many missing values.







Choose the method that makes sense for each column to ensure your analysis remains accurate and meaningful.