« Restructurer un tableau de données dyadiques » : différence entre les versions
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Ce script nécessite python3+ et la librairie pandas. Pour installer pandas à partir de pip : python -m pip install –upgrade pandas | Ce script nécessite python3+ et la librairie pandas. Pour installer pandas à partir de pip : python -m pip install –upgrade pandas dans l'invite de commande/terminal | ||
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Version du 16 novembre 2018 à 11:47
Restructurer un tableau de données dyadiques | |
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⚐ Terminé | ☸ intermédiaire |
⚒ 2018/11/16 |
Ce script nécessite python3+ et la librairie pandas. Pour installer pandas à partir de pip : python -m pip install –upgrade pandas dans l'invite de commande/terminal
Structure individuelle :
Structure dyadique :
Code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import pandas as pd
Spécifier le chemin d'accès de votre dossier
os.chdir('path')
Préciser le nom de votre fichier .csv
df1 = pd.read_csv('fichier.csv',sep=';')
Supprimer les colonnes pour lesquelles vous ne souhaitez pas restructurer les données
data = df1.drop(['Dyade','Sujet','Sexe','Condition'], axis = 1)
Put columns names in a list
variables = data.columns
Créer un nouveau tableau de données
new_data = pd.DataFrame()
Pour chaque colonne, mettre les valeur paires dans p1 et impaires dans p2. Attribuer le même index à chaque colonne. Ajouter les colonnes renommées dans le nouveau tableau de données.
for i in variables:
p1 = data[i].iloc[::2]
p1.index = range(1,len(p1)+1)
p2 = data[i].iloc[1::2]
p2.index = range(1,len(p2)+1)
v = i
v1 = i + '_p1'
v2 = i + '_p2'
new_data[v1] = p1
new_data[v2] = p2
Exporter le .csv restructuré
new_data.to_csv('out.csv',sep=';')