Discussion :

[Triton29]

Bonjour,

J'ai des difficultés à réaliser une boucle pour produire le résultat suivant :

Chaque modalité dans la colonne A peut avoir une ou plusieurs modalités dans la colonne B.
Je souhaite, à chaque modalité de la colonne A et pour chacune des modalités de la colonne B, attribuer un chiffre de 1 à N, puis recommencer ensuite sur la modalité suivante de la colonne A.

Ce qui donnerait un truc comme ça (la colonne Besoin étant celle que je cherche à construire) :

Colonne A	Colonne B	Besoin
2001008799	9791820	1
2001008799	9791842	2
2001008799	9791843	3
2000261690	50016	1
2000261690	50023	2
2000261690	50024	3
2000261690	50069	4

Je ne suis pas du tout à l'aise avec Python, j'ai bien en tête que je vais devoir utiliser une fonction range() mais je ne sais absolument pas comment la "coder". Mes connaissances dans ce langage sont encore bien trop rudimentaires pour être assez à l'aise...

Si vous avez une idée pour moi !
Merci beaucoup !
Triton.

[wiztricks]

Salut,

Il n'y a pas de "modalités" dans Python... donc écrire " à chaque modalité de la colonne A et pour chacune des modalités de la colonne B" c'est bien mais si on ne sait pas quoi extraire des colonnes A et B.

Pour le reste, vous voyez déjà qu'avant de réaliser la boucle il faut préciser le traitement élémentaire qui à partir de A=2001008799 B=9791843 produira 3.
Commencer à le coder avec Python, faire un jeu d'essai et vous assurer que çà marche. Soit f cette fonction.

Le reste est trivial:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
for a, b in tableau:
     r = f(a, b)
     print (a, b, r)

en supposant que tableau est une liste de tuples.

- W

[BufferBob]

salut,

@wiztricks, une "modalité" je pense que c'est du jargon statistique, "chaque modalité de la colonne B" == "chaque valeur unique de la colonne B"

un truc comme ça devrait fonctionner :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({
...    'Colonne A' : [2001008799, 2001008799, 2001008799, 2000261690, 2000261690, 2000261690, 2000261690],
...    'Colonne B' : [9791820, 9791842, 9791843, 50016, 50023, 50024, 50069]
... })
>>> df['Besoin'] = df.groupby('Colonne A')['Colonne B'].transform(lambda x: pd.factorize(x)[0]+1)
>>> df
    Colonne A  Colonne B  Besoin
0  2001008799    9791820       1
1  2001008799    9791842       2
2  2001008799    9791843       3
3  2000261690      50016       1
4  2000261690      50023       2
5  2000261690      50024       3
6  2000261690      50069       4

[Sve@r]

Bonjour

Chaque modalité dans la colonne A peut avoir une ou plusieurs modalités dans la colonne B.
Je souhaite, à chaque modalité de la colonne A et pour chacune des modalités de la colonne B, attribuer un chiffre de 1 à N, puis recommencer ensuite sur la modalité suivante de la colonne A.

Ce qui donnerait un truc comme ça (la colonne Besoin étant celle que je cherche à construire) :

Colonne A	Colonne B	Besoin
2001008799	9791820	1
2001008799	9791842	2
2001008799	9791843	3
2000261690	50016	1
2000261690	50023	2
2000261690	50024	3
2000261690	50069	4

Une question importante c'est le format d'entrée. Par exemple si les données sont déjà triées sur la colonne A, cela peut permettre de raccourcir l'algo (dès que "A" change, on part sur un nouveau besoin et on peut oublier le précédent).

Je ne suis pas du tout à l'aise avec Python, j'ai bien en tête que je vais devoir utiliser une fonction range() mais je ne sais absolument pas comment la "coder". Mes connaissances dans ce langage sont encore bien trop rudimentaires pour être assez à l'aise...

Déjà pour être à l'aise dans un langage il faut bien évidemment connaitre sa syntaxe et ses possibilités (tutoriel). Si tu ne sais pas ce que fait range(), tu ne sauras pas quand l'utiliser (surtout qu'ici justement elle ne servira pas).
Et surtout aussi il faut aussi être à l'aise manuellement. Si tu avais un papier et un crayon, pourrais-tu établir un schéma de traitement permettant (grosso-modo) de transformer ton format d'entrée en format de sortie ?