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SEMMA/EXPLORE/analyses_multivariées/code/nuage_de_points.py

+import pandas as pd
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
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+import pandas as pd
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def scatter_plot_all_pairs_separate(dataframe, sheet_name, output_folder):
+    # Récupérer la liste des noms de colonnes (en excluant "Booking_ID" et "date of reservation")
+    column_names = [col for col in dataframe.columns if col not in ["Booking_ID", "date of reservation"]]
+
+    # Créer le dossier de sortie s'il n'existe pas
+    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
+
+    # Créer des scatter plots séparés pour chaque paire de colonnes
+    for i in range(len(column_names)):
+        for j in range(i+1, len(column_names)):
+            plt.figure(figsize=(8, 6))
+            plt.scatter(dataframe.loc[:, column_names[i]], dataframe.loc[:, column_names[j]])
+            plt.title(f"Scatter Plot: {column_names[i]} vs {column_names[j]}")
+            plt.xlabel(column_names[i])
+            plt.ylabel(column_names[j])
+
+            # Enregistrer chaque scatter plot en tant qu'image PNG dans le dossier de sortie
+            output_file_path = os.path.join(output_folder, f"scatter_plot_{column_names[i]}_vs_{column_names[j]}.png")
+            plt.savefig(output_file_path)
+            plt.close()
+
+
+# Charger les données depuis le fichier Excel avec la feuille spécifiée
+df = pd.read_excel("/Users/adrien/vscodeworkspace/data_mining_analyses/SEMMA/SAMPLE/booking.xlsx")
+
+# Spécifier le dossier de sortie
+output_folder = "/Users/adrien/vscodeworkspace/data_mining_analyses/SEMMA/EXPLORE/analyses_multivariées/résultats/nuage de points"
+
+sheet_name = "main_data_2017"
+
+# Appeler la fonction avec le DataFrame chargé
+scatter_plot_all_pairs_separate(df, sheet_name, output_folder)