Création d'une colonne dasn un dataframe sous condition en utilisant la fonction eval

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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)

Pièce jointe 536799

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:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 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:

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:

1 2 3 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 !!!

07/02/2020, 21h59
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
08/02/2020, 17h35
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:

1 2 3 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 ;)
08/02/2020, 18h54
BufferBob

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

Code:

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

(sans même avoir besoin de faire des replace() préalables)
10/02/2020, 10h14
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:

((-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:

((-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.

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

Code:

1
2
3
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:

1
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6
    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

10/02/2020, 10h57
Bigoudi88

En fait si ça fonctionne mais il faut faire ça:

Code:

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

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

Code:

1
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9
 
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

10/02/2020, 11h54
BufferBob
tu peux peut-être tourner la fonction ainsi :
Code:

1 2 3 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
10/02/2020, 15h19
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