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data_mining
Validations
02f47d54
Valider
02f47d54
rédigé
1 year ago
par
Adrien Payen
Parcourir les fichiers
Options
Téléchargements
Correctifs
Plain Diff
update read
parent
1224f1fe
Aucune branche associée trouvée
Aucune étiquette associée trouvée
Aucune requête de fusion associée trouvée
Modifications
2
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En ligne
Côte à côte
Affichage de
2 fichiers modifiés
README.md
+16
-0
16 ajouts, 0 suppression
README.md
SEMMA/EXPLORE/analyses_multivariées/code/convert.py
+0
-14
0 ajout, 14 suppressions
SEMMA/EXPLORE/analyses_multivariées/code/convert.py
avec
16 ajouts
et
14 suppressions
README.md
+
16
−
0
Voir le fichier @
02f47d54
...
...
@@ -47,7 +47,23 @@ Voici une descriptions des différentes variables qui ont étés utilisées lors
-
booking status : Statut de la rréservation (annulée ou non annulée)
### 1. EXPLORE
Dans la partie explore, vous trouverez un dossier concernant les analyses multivariées et un dossier concernant les analyses univariées.
Pour de dossier
`analyses_multivariées`
, deux sous-dossiers s'y trouvent :
1.
code
Dans ce dossier sont stockés :
-
`contingences.py`
permettant de faire les matrices de contingences de certaines variables.
-
`nuage_de_points.py`
donnant l'ensemble des nuages de points nécessaires aux analyses de la partie explore
-
`pearson.py`
donnant la matrice de pearson en output
-
`spearman.py`
donnant la matrice de spearman en output
2.
résultats
Dans ce dossier sont stockés :
-
le dossier
`correlations`
donnant en output les données des scripts de pearson et spearman
-
le dossier
`nuage de points`
donnant en output les graphes des différents nuages de points fait via le script
`nuage_de_points.py`
## Suggestions for a good README
...
...
Ce diff est replié.
Cliquez pour l'agrandir.
SEMMA/EXPLORE/analyses_multivariées/code/convert.py
supprimé
100644 → 0
+
0
−
14
Voir le fichier @
1224f1fe
import
pandas
as
pd
# Charger les données
df
=
pd
.
read_excel
(
"
/Users/adrien/Desktop/data_mining/Correlations_spearman.xlsx
"
)
# Création de la matrice aussi simple que ça.
matrix
=
df
.
pivot
(
index
=
'
source
'
,
columns
=
'
target
'
,
values
=
'
poids
'
).
fillna
(
0
)
# Enregistrer la matrice dans une nouvelle feuille Excel
with
pd
.
ExcelWriter
(
"
//Users/adrien/Desktop/data_mining/Correlations_spearman.xlsx
"
,
engine
=
'
xlsxwriter
'
)
as
writer
:
df
.
to_excel
(
writer
,
sheet_name
=
'
original_data
'
,
index
=
False
)
matrix
.
to_excel
(
writer
,
sheet_name
=
'
matrice
'
,
index
=
True
)
print
(
"
Matrice enregistrée dans la feuille
'
matrice
'
de votre_fichier.xlsx.
"
)
Ce diff est replié.
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