Discussion :

[salmahanae]

Bonjour,
J'ai un fichier "txt" qui contient une variable(à expliquer) continue et des variables (explicatives) discrètes. Donc je cherche à écrire mon modèle ou avoir la table Anova sur Python.
J'ai besoin de votre aide parce que j'ai trouvé quelque bibliothèque Python qui permet de faire ANOVA comme (statsmodels, Scipy) mais je ne sais pas comment appliquer ces fonctions et comment sortir la table Anova.
Merci d'avance

[salmahanae]

personne ne veut m'aider

[tyrtamos]

Bonjour,

personne ne veut m'aider

Je ne crois pas que le problème soit de "vouloir" t'aider ou pas. Tu cherches de l'aide en même temps dans Python, l'un de ses modules scientifiques et dans l'analyse de variance (anova). Ceci en plein mois d'août et en moins de 24 heures...

Regarde si la fonction de scipy "scipy.stats.f_oneway(...)" pourrait t'aider (http://docs.scipy.org/doc/scipy/refe...stats.f_oneway). Avec un petit exemple d'utilisation ici: http://stackoverflow.com/questions/1...va-in-a-script.

La doc de scipy.stats est assez fournie (http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html), mais son exploitation suppose une bonne compétence en stats. La mienne est trop ancienne pour que je puisse t'aider.

Si tu souhaites de l'aide pour transformer les données du fichier texte en array, donne un exemple, même simplifié, du contenu du fichier.

[salmahanae]

merci pour votre réponse et par rapport à mon fichier txt je l'ai transformé en csv (avec delimiter ',') mais je ne sais pas comment faire pour récupérer les données de la première colonne et par exemple la troisième colonne, j'ai essayé de faire ce code mais ça marche pas dans la récupération des données.
from pandas import *
from scipy import stats


fname="G:/MonFichier.csv"
my_data = read_csv(fname,delimiter=',')

none = my_data[:,0]
one = my_data.y[:,2]

#three = my_data[:,2]

gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)

print "Gradient and intercept", gradient, intercept
print "R-squared", r_value**2
print "p-value", p_value

[salmahanae]

Pardon voila le code:
from pandas import *
from scipy import stats


fname="G:/MonFichier.csv"
my_data = read_csv(fname,delimiter=',')

x = my_data[:,0]
y= my_data.y[:,2]

#three = my_data[:,2]

gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)

print "Gradient and intercept", gradient, intercept
print "R-squared", r_value**2
print "p-value", p_value

[tyrtamos]

Pour mettre du code dans un message: utiliser les balises de code (l'icone '#' en haut et à droite de la fenêtre d'édition)

Comme je n'ai pas pandas ni scipy, je vais me contenter de l'extraction csv.

Admettons que le fichier Monfichier.csv contienne:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
11,12,13,14,15
16,17,18,19,20

Petit code (Python 2.7) pour transformer le fichier csv en liste de listes:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import csv
 
fname = "MonFichier.csv"
with open(fname, 'rb') as fs:
    liste = []
    for ligne in csv.reader(fs, delimiter=','):
        nouvligne = []
        for nb in ligne:
            nouvligne.append(int(nb)) # float() au lieu de int() si nb flottant   
        if nouvligne!=[]: # pour éviter la dernière ligne vide si elle existe
            liste.append(nouvligne)         
 
for ligne in liste:
    print ligne
[1, 2, 3, 4, 5]
[6, 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14, 15]
[16, 17, 18, 19, 20]

Pour mettre dans une liste tous les nombres d'indice 0:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
a = []
for ligne in liste:
    a.append(ligne[0])
print a
[1, 6, 11, 16]

Pour mettre dans une liste tous les nombres d'indice 2:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
a = []
for ligne in liste:
    a.append(ligne[2])
print a
[3, 8, 13, 18]

Il existe des façons de coder plus concises, mais comme je l'ai mis, c'est très facile à comprendre.

[salmahanae]

D'accord merci bien. J'ai trouvé une autre méthode pour la récupération des colonnes mais la votre est plus claire .