Rapprochement Données Equivalente

Bonjour,

J'ai 2 fichiers .csv me donnant 2 bases de données sur les clubs de Football.
Je cherche à rapprocher ces 2 bases de données qui n'ont bien évidement pas de clé unique permettant d'identifier les différent clubs dans chaque base.

Connaissez vous en python un moyen de faire ce rapprochement ?
Parfois les noms des clubs sont "FC Montreuil" dans une base et "Montreil Football Club" dans une autre
Un humain peut faire le rapprochement mais l'ordinateur ?

PS : La faute d'orthographe dans Montreil est expres puisque cela peut se présenter ...

Thais

Bonjour

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Envoyé par thais781

PS : La faute d'orthographe dans Montreil est expres puisque cela peut se présenter ...

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Bon ben... je crois que cette phrase clôt à elle seule le débat. Chez-nous on appelle ça la règle du "ça dépend" et généralement quand ça nous arrive on renvoie le demandeur dans ses buts en lui demandant des contraintes plus modélisables.

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Envoyé par thais781

Connaissez vous en python un moyen de faire ce rapprochement ?

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Python n'est pas "le truc magique qui fait tout", ça reste un langage. Langage puissant, souple, sympa, mais se cantonant aux algos généralistes.
Après, en utilisant des outils toujours généralistes mais que toi tu vas cibler particulièrement tu peux arriver à faire des trucs précis, mais tu devras te créer tes outils.

Par exemple avec des regex tu peux créer un outil disant "est-ce que Montreuil égal Montreil" et qui te répondra un truc style "match 78%" (c'est ce que fait par exemple chardet, qui peut sniffer un encoding de fichier texte et renvoie l'encoding le plus probable avec sa probabilité). Et de là tu pourras alors programmer un algo qui fait des choses avec tes deux bdd. Mais voilà, ça reste à toi de le créer. C'est trop particulier à "ton souci" pour que quelqu'un ait eu besoin de l'écrire et surtout d'en faire un outil récupérable. Et surtout ça ne pourra jamais gérer tous les écarts avec certitude.

Je rejoins Sve@r à 100%
Un programme peut difficilement comparer des choux et des carottes mêmes s'ils sont tous les deux des légumes.

Une analyse humaine est le passage obligé ici.

A défaut d'avoir des clés uniques qui puissent être rapprochées entre les deux bases, il faut déterminer quels sont les éléments pouvant matcher entre elles et un oeil humain qui se pose sur ces éléments pour déterminer des clés de matching.

Si "FC Montreuil" dans une base correspond à "Montreil Football Club" dans l'autre, seul toi le sait et tu peux déjà utiliser ces valeurs dans un script Python. Mais ça signifie tout balayer, tout scruter.

J'ai souvent des données à rapprocher entre plusieurs fichiers csv dans mon boulot. Le point de départ, à chaque fois, c'est de rassembler les morceaux : qui va avec qui ?

bonjour

ici ce qui me parait le plus compliqué à comparer c'est "FC" avec "Football Club"

Il n'y a pas de différences dans le même fichier csv ? uniquement entre les 2 fichiers ?
Tu n'as alors qu'une simple conversion 1<->1 à faire sur 20..22 équipes, donc rien de difficile en python. Dans un premier temps, faire un set() des noms et il ne reste qu'à relier (manuellement) ces 2 ensembles

Citation:

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Envoyé par papajoker

ici ce qui me parait le plus compliqué à comparer c'est "FC" avec "Football Club"

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Ca peut toujours se faire via une table d'équivalences à créer style

Code:

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1 2 3 4

translate=( ("FC", "Football Club"), ..., )

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C'est ce que j'ai fait pour mon convertisseur Qt5 vers Qt6. L'avantage c'est qu'une fois l'algo créé, il suffit de faire évoluer juste la table au fur et à mesure qu'on trouve des nouveaux cas et le code s'y adapte automatiquement
On peut même, si on veut être super souple, mettre la table dans un fichier CSV indépendant et lu en début de programme, ainsi le programme n'a même plus à changer.
Après il reste le souci des fautes d'orthographe qui devraient, à mon avis, être traitées à part pour remettre la bdd au propre (c'est quand-même plus sain)...

c'est parfois un peu plus compliqué, par exemple nous avons

TFC = Toulouse football club
Stade Rennais F.C. = Stade Rennais = Stade Rennais FC ***
...
et je suppose qu'il n'y a pas que des "football club" (Sporting Club)

Citation:

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Envoyé par papajoker

c'est parfois un peu plus compliqué

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Oui je comprends. J'essaye d'apporter ma pierre mais bon, à un moment, la règle du "ça dépend" ben... ça dépend quoi...:mrgreen:

Merci pour votre aide ... on est donc dans la même situation :(

Je vais regarder du coté de Fuzzy, SequenceMatcher si ca peut donner quelque chose ....

Bonjour,

À mon sens on peut le faire ! Certes ça ne sera pas aussi parfait que si il y avait un contrôle humain pour vérifier que les données sont correctes en modifiant selon interprétation, mais c'est ce que font les IA actuellement en utilisant des techniques du NLP.

@thais781,

Regarde du côté du module levenshtein et sa fonction ratio.

Tu as des exemples avec... il suffit que tu définisses à partir de quelle valeur de ratio, on peut considérer que deux chaînes sont identiques.

Et par exemple pour la comparaison entre FC et Football Club, levenstein n'est évidemment pas suffisant, on peut regarder du côté du module spacy par exemple.

En tout cas ça ne sera pas simple, il faudra faire des tests unitaires pour jauger des meilleures stratégies à appliquer, mais c'est faisable !

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Envoyé par thais781

on est donc dans la même situation :(

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Si tu ne fais aucun regroupement de ton côté, cela ne risque pas d'avancer :roll:

récupérer la colonne nom et faire 2 set() en python sur les 2 fichiers n'a vraiment rien de compliqué

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regarder du coté de Fuzzy, SequenceMatcher

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Sans intérêt si tu ne fais pas le travail préalable

Et comme écrit plus haut, si tu n'as que 2 ensembles de 20 équipes, alors faire la liaison "manuellement" sera 100 fois plus rapide.

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En tout cas ça ne sera pas simple, il faudra faire des tests unitaires pour jauger des meilleures stratégies à appliquer

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"Manuellement" : bien sûr je parle de la technique de Sver

Citation:

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Envoyé par thais781

Merci pour votre aide ... on est donc dans la même situation :(

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Ben... comme disait Spock dans Star Trek VI Terre Inconnue, même la logique doit s'effacer devant la physique.
L'informatique est basée sur la décidabilité mathématique d'une assertion formulée par Hilbert (une assertion ne peut avoir que "vrai" ou "faux"). Si l'assertion "Montril == Montreuil" n'est pas décidable, rien dans l'informatique ne pourra le décider à ta place...

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Envoyé par thais781

Je vais regarder du coté de Fuzzy, SequenceMatcher si ca peut donner quelque chose ....

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Tu peux regarder où tu veux. Beaucoup d'outils pourront t'apporter ce qu'on appelle une "aide à la décision" mais aucun ne te donnera de certitude style "ceci correspond à cela".

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Envoyé par thais781

Un humain peut faire le rapprochement mais l'ordinateur ?

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Vous êtes à la recherche d'un algorithme/heuristique.
Poser la question dans le bon forum serait déjà un bon début.

- W

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Envoyé par wiztricks

Poser la question dans le bon forum serait déjà un bon début.

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A sa décharge, il a demandé au tout début si on connaissait un outil Python pouvant faire le job. Il ne savait pas que ce job dépend plus des heuristiques que de Python.

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Envoyé par Sve@r

A sa décharge, il a demandé au tout début si on connaissait un outil Python pouvant faire le job. Il ne savait pas que ce job dépend plus des heuristiques que de Python.

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Désolé mais utiliser des outils dont je n'ai aucune idée de comment ils fonctionnent n'a pas trop de sens pour moi...
De plus, j'ai rarement l'impression de me lancer dans quelque chose de très original et je regarde sur Internet ce qu'on pu faire d'autres confrontés au même problème - ce qui peut être intéressant ici est lorsqu'on ne trouve rien car cela peut donner des tas d'informations sur notre façon (erronée) de poser le problème.
Ici, par exemple, on va pouvoir trouver ce genre d'article... qui donne des idées d'algo. et de modules Python à rechercher.


- W

Hello,
dans tes fichiers csv as-tu d'autres renseignements par ligne que le nom du club (ex: la ville, le code postal etc ...). Parce que par exemple il existe plusieurs Montreuil en France qui ont un club de football :
Pièce jointe 639120
Ami calmant, J.P

Citation:

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Envoyé par jurassic pork

Parce que par exemple il existe plusieurs Montreuil en France qui ont un club de football :

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Il y a aussi probablement des clubs de foot dont le nom n'a rien à voir avec la ville et plusieurs clubs pour une même ville... mais la question reste: comment fabriquer un identifiant à partir d'une ligne d'une table qui soit comparable à l'identifiant d'une ligne d'une autre table.

- W

et la question qui tue : quel est le petit rigolo qui a entré les données :mouarf: ?

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Envoyé par jurassic pork

quel est le petit rigolo qui a entré les données :mouarf: ?

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mais même sans cela, ces changements sont normaux !
J'ai bossé 2 ans sur un soft de résultats sportifs (foot, hand, basket,...) : d'une année sur l'autre :
- un club peut être renommé pour raison administrative (Association Sportive de Truc -> Amicale de Truc -> Club pro de Truc )
- 2 villages sont fusionnés et le club change de nom (donc peut-être plus aucune lettre commune entre les 2 !)
- Chaque année des clubs descendent/montent donc disparaissent (temporairement ou pas) : donc non trouvé ne signifie même pas une erreur de super algo (donc intervention manuelle obligatoire)

De mon expérience perso, il est 100 fois plus rapide de faire une petite table de conversion classique que de pondre un super algo. L'année suivante, (si un seul changement) c'est maxi 5 minutes par championnat de travail, par contre si il faut re-pondre un nouvel algo chaque an ... (Amicale Toulousaine qui devient Club des mousquetaires , bon courage)
Donc même avec un algo, il faut une table de conversion ! et si ici, il y a peu de changements entre ces 2 fichiers, le travail supplémentaire n'a pas d'intérêt (pour le savoir, il faut que thais781 ressorte déjà les 2 ensembles).