R to python

**08365935** · 30/08/2023, 22h16

Code R :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Data_Brute_zoo <- zoo( Data_Brute[-1], order.by = Data_Brute$Date )
Data_Brute_ts  <- ts(Data_Brute_zoo, start=c(2010, 1), frequency = 12)
l1 <- lapply(Data_Brute_ts, function(e) try(seas(e, x11 = "",estimate.maxiter=10000)))
is.err <- sapply(l1, class) == "try-error"
l1[is.err]
csv_final = data.frame(do.call(cbind, lapply(l1[!is.err], final)))

je veux traduire en python

**Arioch** · 31/08/2023, 09h02

BONJOUR Zéro huit trente six cinquante neuf trente cinq

Eh bien, qu'est-ce que tu attends pour le faire ?

Nous ?

**wiztricks** · 31/08/2023, 13h31

Envoyé par 08365935

je veux traduire en python

Il y a des IA pour faire çà:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
 
Data_Brute_zoo = pd.Series(Data_Brute[1:], index=Data_Brute['Date'])
Data_Brute_ts = pd.Series(Data_Brute_zoo, index=pd.date_range(start='2010-01', periods=len(Data_Brute_zoo), freq='M'))
 
l1 = [seasonal_decompose(e, model='additive') for e in Data_Brute_ts]
is_err = [isinstance(e, Exception) for e in l1]
l1_err = [e for e, err in zip(l1, is_err) if err]
 
csv_final = pd.concat([e.final for e in l1 if not isinstance(e, Exception)], axis=1)
csv_final = pd.DataFrame(csv_final)

et vous pouvez vous contenter d'y poster votre code sans plus de formalités.

- W

**08365935** · 20/10/2023, 11h05

la code donne des resultats differents avec R et python
probleme quavec R model=X11 (additif ou multiplicatif selon la serie) par contre avec python model='additive' il fait la corroction de varion saisonniere cvs directemùent avec modele additif

**wiztricks** · 20/10/2023, 11h22

Envoyé par 08365935

la code donne des resultats differents avec R et python

Le sujet de la discussion était sur la traduction de R à Python.... après comme toute traduction automatique, on teste, on adapte.... et c'est du boulot qu'on ne va pas faire pour vous (ça demande du temps, le choix d'un jeu de données pertinent,...).

- W