Discussion :

[nicolasb1]

Bonjour,

je me trouve face un un problème et la foison d'informations sur le net me rend inefficace à faire ce que je tente de faire...

voila ce que je cherche a faire à l'aide de Pandas:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

import pandas as pd

j'ai un df de ce genre:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df = pd.DataFrame({
     'sec_Id':["to","ti","tu","ta","ty","te"], 
     'sec_Orga':['CNP','COF','COF','POS','POS','POS'], 
     'sec_Etat':['Sorti(e)','Valide','Suspendu(e)','Valide','Suspendu(e)','Suspendu(e)']
     })
 
df
Out[59]: 
      sec_Etat sec_Id sec_Orga
0     Sorti(e)     to      CNP
1       Valide     ti      COF
2  Suspendu(e)     tu      COF
3       Valide     ta      POS
4  Suspendu(e)     ty      POS
5  Suspendu(e)     te    POS

je recherche avoir des totaux avec "groupby":

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df.groupby(['sec_Orga','sec_Etat'])['sec_Id'].count()
Out[61]: 
sec_Orga  sec_Etat   
CNP       Sorti(e)       1
COF       Suspendu(e)    1
          Valide         1
POS       Suspendu(e)    2
          Valide         1
Name: sec_Id, dtype: int64

mais le résultat me convainc pas car j'aimerais "retourner" le resultat de sec_Etat pour que cela devienne des colonnes...
quelque chose du genre:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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      Total Valide Suspendu(e) Sorti(e)
CNP   1                        1
COF   2     1      1
POS   3     1      2

pour compliquer le tout il faut aussi que j’obtienne le total de chaque sec_Orga juxtaposé tu total décomposé par Valide, Suspendu(e) et Sorti(e)...

auriez vous une idée comment m'y prendre? une piste?

autre chose, je doit exporter le résultat dans un fichier, pour un df pas de soucis:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

dfMain.to_csv(path_or_buf=resPathFile, sep=resSep, index=False, encoding='utf-8')

mais pour un "groupby" ca marche aussi un export csv?

je vous remercie de votre attention, et bientôt de votre réponse

[A_Laurent]

Bonjour,

Dans un premier temp, tu peux stocker ton résultat dans un DataFrame multi-index.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df_groupby=df.groupby(['sec_Orga','sec_Etat']).count()

Ensuite tu as deux façon de faire.

1. Il faut garder les index et utiliser la fonction unstack pour faire pivoter l'index souhaité. Afin d'avoir un format correct, on supprime le premier niveau d'index sur les colonnes via la fonction droplevel.

   Code :

   Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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   resultat=df_groupby.unstack('sec_Etat')
   resultat.columns=resultat.columns.droplevel(0)

2. Il faut réinitialiser les index afin de pouvoir utiliser la fonction pivot.

   Code :

   Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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   resultat=df_groupby.reset_index()
   resultat=resultat.pivot(index='sec_Orga',columns='sec_Etat',values='sec_Id')

Après quoi, tu remplaces les valeurs manquantes par 0 en utilisant la fonction fillna.
Pour créer la colonne total, tu peux utiliser la fonction sum sur les colonnes (axis=1)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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resultat=resultat.fillna(0)               
resultat['Total']=resultat.sum(axis=1)

Tu peux alors réaliser un export de ton résultat :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

resultat.to_csv('C:\TEMP\export_pandas.csv', sep=',', encoding='utf-8')

Cordialement,
Laurent.