Discussion :

[Bigoudi88]

Bonjour,

Je me prends la tête depuis hier et je ne trouve pas de solution satisfaisante.

J'ai récupéré des données de tirs en biathlon qui sont sous ce format:

Pour l'exercice à deux tirs : 2+3
Pour l'exercice à quatre tirs : 0+3+1+2

Je souhaite déterminer le pourcentage de réussite de chaque athlète (pour un exercice à deux tirs 100% de réussite c'est 0+0)



j'ai tenté de faire une boucle... mais c'est hyper long et ça ne fonctionne pas la colonne statistique de tir est vide

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 for index, row in data_all.iterrows():
    #exercice à deux tirs
    try:
        if len(row.Shootings)==3 | len(row.Shootings)==4:
            tirs_rat= eval(row.Shootings)
            if tirs_rat <=10:
                    row.Shootings_stats = ((-10*tirs_rat) +100)
        elif len(row.Shootings)==7:
            tirs_rat=eval(row.Shootings)
            if tirs_rat <=20:
                    row.Shootings_stats = ((-5*tirs_rat) +100)
                    print(row.Shootings_stats)
    except (RuntimeError, TypeError, NameError):
        Shootings_stats_calc.append('NA')
        pass
 
 
print(data_all.Shootings_stats)

J'ai aussi tenté ce genre de chose mais cela ne fonctionne pas non plus:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

data_all['Shootings_stats']=[(-(eval(str(x))*10 +100)) if len(str(x))==3 | len(str(x))==4 else (-(eval(str(x))*20 +100)) for x in data_all['Shootings']]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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values_twoshoot = (-(eval(data_all.Shootings.str)*10 +100))
 
data_all['Shootings_stats']= values_twoshoot.where(data_all.testlong ==3 | data_all.testlong==4)

Merci d'avance pour votre aide !!!

[BufferBob]

salut,

qu'en est-il d'un résultat du type 0+3 0+2 (note l'espace) ? est-ce la même chose que 0+0+2+3 par exemple pour le calcul ?

utiliser len() est plutôt cracra, et eval() c'est pire encore, on pourrait facilement envisager un truc du style re.split(r'[+ ]') pour récupérer les nombres et leur appliquer le traitement adéquat

sinon pour ce qui est d'itérer sur la colonne tu peux utiliser .apply() en précisant comme second paramètre axis=1

[Bigoudi88]

salut merci pour ta réponse.

Oui il faut rajouter un + (je l'avais mis au dessus dans mon code car dès fois il y a des bugs dans les données...)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 data_all.Shootings= data_all.Shootings.str.replace(('^'),"")
data_all.Shootings= data_all.Shootings.str.replace(('-'),"")
data_all.Shootings= data_all.Shootings.str.replace(" ","+")

Ok je vais regarder avec ta proposition, merci

[BufferBob]

si le but c'est juste de faire la somme des nombres, tu peux envisager une tournure de ce genre :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

data_all['Shootings'].apply(lambda x: sum(map(int, re.findall(r'\d+', x))))

(sans même avoir besoin de faire des replace() préalables)

[Bigoudi88]

Le but n'est pas que de déterminer la somme des nombres, je cherche à déterminer le pourcentage de réussite au tir en fonction de l'épreuve car parfois il y a deux tirs et d'autres fois il y en a 4.

Donc lorsqu'il y seulement deux chiffres genre 1+3 cela fait 4 fautes donc une pourcentage de réussite de 60% (d’où ma formule dans le code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 ((-10*tirs_rat) +100)

Donc lorsqu'il y seulement deux chiffres genre 1+1+0+1 cela fait 3 fautes donc une pourcentage de réussite de 75% (d’où ma formule dans le code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 ((-5*tirs_rat) +100)

Et idéalement je souhaite que ces données soient dans une nouvelle colonne.

J'ai testé ton code et j'obtiens une erreur de type, "expected string or bytes-like object"

Je vais faire quelques essais avec tes propositions.

[Bigoudi88]

J'ai modifier le type en string mais la fonction ne semble pas fonctionner...

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data_all['Shootings_stats']= data_all['Shootings']
data_all['Shootings_stats']=data_all['Shootings_stats'].astype('str')
data_all['Shootings_stats'].apply(lambda x: sum(map(int, re.findall(r'\d+', x))))

resultats:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    PursuitStartDistance     Result LegRank TeamRankAfterLeg  Shootings_stats  
0                     0  1:29:02.8     NaN              NaN          0+5+1+8  
1                     0      +11.7     2.0              2.0          0+1+0+2  
2                     0       +8.6     1.0              2.0          0+1+0+0  
3                     0  1:06:03.7     1.0              1.0          0+2+0+3  
4                     0  1:29:02.8     5.0              1.0          0+1+1+3

[Bigoudi88]

En fait si ça fonctionne mais il faut faire ça:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

data_all['Shootings_stats']=data_all['Shootings_stats'].apply(lambda x: sum(map(int, re.findall(r'\d+', x))))

[Bigoudi88]

Alors je penses avoir trouvé la solution mais je ne sais pas si c'est très élégant, qu'en penses tu ?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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def pourcentageReussite(x):
    if len(x)==3| len(x)==4:
        return -10*(sum(map(int, re.findall(r'\d+', x))))+100
    if len(x)==7:
        return -5*(sum(map(int, re.findall(r'\d+', x))))+100
 
 
data_all['Shootings_stats']=data_all['Shootings_stats'].apply(pourcentageReussite)

Merci beaucoup pour ton aide

[BufferBob]

tu peux peut-être tourner la fonction ainsi :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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def pourcentageReussite(x):
    z = re.findall(r'\d+', x)  # len(z) vaut donc 2 ou 4
    return -2.5*len(z)*(sum(map(int, z)))+100

l'essentiel étant que tu t'y retrouve et que ça fonctionne

[Bigoudi88]

C'est plus court mais cela ne fonctionnera pas car pour len=2 on doit obtenir la valeur 10 et pour len=4 on doit obtenir la valeur 5