Discussion :

[Invité]

Bonjour,

en récupérant des données j'arrive à générer un fichier CSV contenant ce type de données :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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711;19/10/13;6,81;2;0;0;2;11;2;1;3;1;0;6;2;3;7;4;8;2;4;6;4;1;2;2;1;2;11;7;9;10;-;;-;;5;55 360;90;3 076;923;299,8;
714;26/10/13;8,52;3;0;0;3;8;7;3;9;2;2;3;0;8;2;4;7;3;11;1;2;10;1;1;0;5;4;4;5;5;9;111 111;184;1 593;2312;126,7;17157;17,0;
717;02/11/13;7,28;2;1;1;4;7;3;2;7;3;2;4;1;7;2;5;7;3;7;2;5;4;1;2;0;1;8;6;9;11;-;;1;181 246;46;3 940;701;258,5;
720;09/11/13;7,11;2;2;1;5;10;3;3;7;2;2;3;0;8;4;2;6;6;6;5;3;3;2;2;1;3;7;7;9;11;4;128 148;117;2 191;1442;177,7;11168;22,9;

Ainsi, quand j'importe celà dans un tableur avec le caractère de séparation ";", j'ai chaque nombre dans une cellule.
Exemple :


Ensuite, dans le tableur, mon but est de pouvoir compter pour certaines colonnes, combien j'ai de chiffres 0, combien de chiffres 1, etc... de manière à avoir ce rendu :



Pour avoir ce rendu, dans le tableur, en l'occurence une feuille Google Sheet, j'utilise une formule du type :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

=COUNTIF(D$7:D$10;$C12)

avec D7 à D10 la colonne, et C12 le chiffre à rechercher (0, 1, 2, ....)
Dans EXCEL, c'est NB.SI(plage;critère)

Comment faire dans mon programme Python pour compter les 0, 1, 2,... de chaque colonne et les afficher à la fin de mon CSV ?

Y a t-il mieux que le CSV pour traiter les données ?

Générer directement un fichier Excel qui pourrait être mis en page à partir du programme Python ?

Merci de m'avoir lu,
JP

[f-leb]

Bonjour,

comme ça vite fait, je dirais que c'est l'affaire du module collections et sa classe Counter .

Code python :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> from collections import Counter
 
>>> c=Counter(['A', 'A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'B'])
 
>>> c.most_common()
[('A', 4), ('B', 2), ('C', 1)]

[__dardanos__]

Salut.

Comment faire dans mon programme Python pour compter les 0, 1, 2,... de chaque colonne et les afficher à la fin de mon CSV ?

Y a t-il mieux que le CSV pour traiter les données ?

Générer directement un fichier Excel qui pourrait être mis en page à partir du programme Python ?

Tu peux utiliser la bibliothèque pywin32 pour réaliser le traitement puis manipuler le format du fichier XLS ; mais elle est difficile à utiliser et ne fonctionne que sur Windows.
Utiliser un fichier CSV et faire un traitement en pur Python suffit. Après tu peux utiliser la bibliothèque xlrd/xlwt pour intégrer les résultats dans un classeur XLS. Elle est simple à utiliser.

Le plus simple est de calculer l'histogramme de chaque colonne. Numpy par exemple permet de le faire. Je joins mon code – en Python natif - qui utilise un defaultdict.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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#!/usr/bin/python2
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import sys
import csv
from itertools import izip
from collections import defaultdict
 
MAXI = 10
 
 
def histogram(iterable):
    hist = defaultdict(int)
    for integer in iterable:
        try:
            idx = int(integer)
        except ValueError:
            continue
        hist[idx if idx <= MAXI else MAXI + 1] += 1
    return map(str, (hist.get(idx, 0) for idx in range(MAXI + 2)))
 
 
def csv_with_stat(filename):
    with open(filename, "r") as fobj:
        columns = izip(*csv.reader(fobj, delimiter=";"))
 
    ans = list()
    headers = (
        [""] * (MAXI + 2),
        [""] * (MAXI + 2),
        ["Nombre de {}".format(i) for i in range(MAXI + 1)] \
        + ["Supérieur à {}".format(MAXI)],
    )
    for h, c in izip(headers, columns):
        ans.append(list(c) + [""] + h)
    for c in columns:
        ans.append(list(c) + [""] + histogram(c))
 
    writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter=";")
    writer.writerows(izip(*ans))
 
 
if __name__ == '__main__':
    path = sys.argv[1]
    csv_with_stat(path)