Compter des chiffres contenu dans un fichier CSV avant import Excel

Version imprimable

2 pièce(s) jointe(s)

Bonjour,

en récupérant des données j'arrive à générer un fichier CSV contenant ce type de données :
Code:

1 2 3 4 711;19/10/13;6,81;2;0;0;2;11;2;1;3;1;0;6;2;3;7;4;8;2;4;6;4;1;2;2;1;2;11;7;9;10;-;;-;;5;55 360;90;3 076;923;299,8; 714;26/10/13;8,52;3;0;0;3;8;7;3;9;2;2;3;0;8;2;4;7;3;11;1;2;10;1;1;0;5;4;4;5;5;9;111 111;184;1 593;2312;126,7;17157;17,0; 717;02/11/13;7,28;2;1;1;4;7;3;2;7;3;2;4;1;7;2;5;7;3;7;2;5;4;1;2;0;1;8;6;9;11;-;;1;181 246;46;3 940;701;258,5; 720;09/11/13;7,11;2;2;1;5;10;3;3;7;2;2;3;0;8;4;2;6;6;6;5;3;3;2;2;1;3;7;7;9;11;4;128 148;117;2 191;1442;177,7;11168;22,9;
Ainsi, quand j'importe celà dans un tableur avec le caractère de séparation ";", j'ai chaque nombre dans une cellule.
Exemple :
Pièce jointe 160320

Ensuite, dans le tableur, mon but est de pouvoir compter pour certaines colonnes, combien j'ai de chiffres 0, combien de chiffres 1, etc... de manière à avoir ce rendu :

Pièce jointe 160322

Pour avoir ce rendu, dans le tableur, en l'occurence une feuille Google Sheet, j'utilise une formule du type :

Code:

=COUNTIF(D$7:D$10;$C12)

avec D7 à D10 la colonne, et C12 le chiffre à rechercher (0, 1, 2, ....)
Dans EXCEL, c'est NB.SI(plage;critère)

Comment faire dans mon programme Python pour compter les 0, 1, 2,... de chaque colonne et les afficher à la fin de mon CSV ?

Y a t-il mieux que le CSV pour traiter les données ?

Générer directement un fichier Excel qui pourrait être mis en page à partir du programme Python ?

Merci de m'avoir lu,
JP

Bonjour,

comme ça vite fait, je dirais que c'est l'affaire du module collections et sa classe Counter .
Code:

1 2 3 4 5 6 >>> from collections import Counter >>> c=Counter(['A', 'A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'B']) >>> c.most_common() [('A', 4), ('B', 2), ('C', 1)]

Salut.

Citation:

Comment faire dans mon programme Python pour compter les 0, 1, 2,... de chaque colonne et les afficher à la fin de mon CSV ?

Y a t-il mieux que le CSV pour traiter les données ?

Générer directement un fichier Excel qui pourrait être mis en page à partir du programme Python ?

Tu peux utiliser la bibliothèque pywin32 pour réaliser le traitement puis manipuler le format du fichier XLS ; mais elle est difficile à utiliser et ne fonctionne que sur Windows.
Utiliser un fichier CSV et faire un traitement en pur Python suffit. Après tu peux utiliser la bibliothèque xlrd/xlwt pour intégrer les résultats dans un classeur XLS. Elle est simple à utiliser.

Le plus simple est de calculer l'histogramme de chaque colonne. Numpy par exemple permet de le faire. Je joins mon code – en Python natif - qui utilise un defaultdict.
Code:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 #!/usr/bin/python2 # -*- coding:utf-8 -*- import sys import csv from itertools import izip from collections import defaultdict MAXI = 10 def histogram(iterable): hist = defaultdict(int) for integer in iterable: try: idx = int(integer) except ValueError: continue hist[idx if idx <= MAXI else MAXI + 1] += 1 return map(str, (hist.get(idx, 0) for idx in range(MAXI + 2))) def csv_with_stat(filename): with open(filename, "r") as fobj: columns = izip(*csv.reader(fobj, delimiter=";")) ans = list() headers = ( [""] * (MAXI + 2), [""] * (MAXI + 2), ["Nombre de {}".format(i) for i in range(MAXI + 1)] \ + ["Supérieur à {}".format(MAXI)], ) for h, c in izip(headers, columns): ans.append(list(c) + [""] + h) for c in columns: ans.append(list(c) + [""] + histogram(c)) writer = csv.writer(sys.stdout, delimiter=";") writer.writerows(izip(*ans)) if __name__ == '__main__': path = sys.argv[1] csv_with_stat(path)