Restructurer un tableau de données dyadiques

Ce script python est destiné à convertir un fichier de données dyadiques d'une structure individuelle à une structure dyadique. Il nécessite python3+ et la librairie pandas.

Pour installer pandas : python -m pip install --upgrade pandas dans le terminal.

Structure individuelle :


Structure dyadique :


1. Code

```python

1. !/usr/bin/env python
2. -*- coding: utf-8 -*-

import os import pandas as pd ```

Indiquer le chemin du dossier contenant le fichier .csv à la place de path (entre guillemets)

```python os.chdir('D:\\Google Drive\\1-These\\13-EATMINT2\\Analyses\\Questionnaires') ```

Indiquer le nom du fichier .csv à la place de file (entre guillemets)

```python df1 = pd.read_csv('questionnaire_raw_data_individual_structure.csv',sep=';') ```

Voir les premières lignes de votre fichier :

```python df1.head() ```

<style scoped>

   .dataframe tbody tr th:only-of-type {
       vertical-align: middle;
   }

   .dataframe tbody tr th {
       vertical-align: top;
   }

   .dataframe thead th {
       text-align: right;
   }

</style>

<thead> </thead> <tbody> </tbody>

	Dyade	Sujet	Sexe	Condition	Score Raven	Activation_soi	Anxiété_soi	Colère_soi	Contrôle_soi	Déception_soi	...	Mon partenaire mettait nos différences en évidence	Mon partenaire n'était pas réceptif à ce que je lui disais	Mon partenaire n'était pas très sûr de lui	Mon partenaire ne se fiait pas à ce que je lui proposais	Mon partenaire ne semblait pas enthousiasmé par nos échanges	Mon partenaire se comportait comme s'il était plus fort que moi	Mon partenaire se montrait aimable envers moi	Mon partenaire se montrait autant intéressé par la construction d'une bonne entente entre nous que par la résolution de la tâche	Mon partenaire se montrait tendu et\ou agacé	Mon partenaire voulait rester coller à l'objectif principal de la tâche
0	1	1	H	CBVB	20.0	4	1.0	3	2.0	6.0	...	1.0	2.0	5.0	3	1	1.0	7	6	1	3.0
1	1	2	H	CBVB	22.0	4	1.0	1	2.0	5.0	...	1.0	1.0	2.0	1	1	1.0	7	7	1	6.0
2	2	1	H	CBVH	19.0	5	2.0	3	4.0	2.0	...	2.0	1.0	2.0	1	1	1.0	7	7	4	7.0
3	2	2	H	CBVH	17.0	4	3.0	1	5.0	1.0	...	1.0	2.0	2.0	3	1	5.0	6	7	2	4.0
4	3	1	H	CHVB	23.0	4	6.0	2	3.0	6.0	...	5.0	1.0	4.0	1	1	1.0	6	7	4	5.0

5 rows × 125 columns

Supprimer les colonnes pour lesquelles le changement de structure ne s'applique pas

```python data = df1.drop(['Dyade','Sujet','Sexe','Condition'], axis = 1) data.head() ```

<style scoped>

   .dataframe tbody tr th:only-of-type {
       vertical-align: middle;
   }

   .dataframe tbody tr th {
       vertical-align: top;
   }

   .dataframe thead th {
       text-align: right;
   }

</style>

<thead> </thead> <tbody> </tbody>

	Score Raven	Activation_soi	Anxiété_soi	Colère_soi	Contrôle_soi	Déception_soi	Désespoir_soi	Ennui_soi	Espoir_soi	Fierté_soi	...	Mon partenaire mettait nos différences en évidence	Mon partenaire n'était pas réceptif à ce que je lui disais	Mon partenaire n'était pas très sûr de lui	Mon partenaire ne se fiait pas à ce que je lui proposais	Mon partenaire ne semblait pas enthousiasmé par nos échanges	Mon partenaire se comportait comme s'il était plus fort que moi	Mon partenaire se montrait aimable envers moi	Mon partenaire se montrait autant intéressé par la construction d'une bonne entente entre nous que par la résolution de la tâche	Mon partenaire se montrait tendu et\ou agacé	Mon partenaire voulait rester coller à l'objectif principal de la tâche
0	20.0	4	1.0	3	2.0	6.0	2.0	5	NaN	3	...	1.0	2.0	5.0	3	1	1.0	7	6	1	3.0
1	22.0	4	1.0	1	2.0	5.0	2.0	1	5.0	2	...	1.0	1.0	2.0	1	1	1.0	7	7	1	6.0
2	19.0	5	2.0	3	4.0	2.0	1.0	1	3.0	5	...	2.0	1.0	2.0	1	1	1.0	7	7	4	7.0
3	17.0	4	3.0	1	5.0	1.0	2.0	1	7.0	5	...	1.0	2.0	2.0	3	1	5.0	6	7	2	4.0
4	23.0	4	6.0	2	3.0	6.0	2.0	1	2.0	5	...	5.0	1.0	4.0	1	1	1.0	6	7	4	5.0

5 rows × 121 columns

Mettre les noms des colonnes dans une variable

```python variables = data.columns ```

Créer un nouveau tableau de données

```python new_data = pd.DataFrame() ```

Pour chaque colonne, mettre dans p1 les valeurs paires et dans p2 les valeurs p2. Donner un index identique pour p1 et p2. Ajouter les deux colonnes à la suite dans le tableau de données

```python 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

```

```python new_data.head() ```

<style scoped>

   .dataframe tbody tr th:only-of-type {
       vertical-align: middle;
   }

   .dataframe tbody tr th {
       vertical-align: top;
   }

   .dataframe thead th {
       text-align: right;
   }

</style>

<thead> </thead> <tbody> </tbody>

	Score Raven_p1	Score Raven_p2	Activation_soi_p1	Activation_soi_p2	Anxiété_soi_p1	Anxiété_soi_p2	Colère_soi_p1	Colère_soi_p2	Contrôle_soi_p1	Contrôle_soi_p2	...	Mon partenaire se comportait comme s'il était plus fort que moi_p1	Mon partenaire se comportait comme s'il était plus fort que moi_p2	Mon partenaire se montrait aimable envers moi_p1	Mon partenaire se montrait aimable envers moi_p2	Mon partenaire se montrait autant intéressé par la construction d'une bonne entente entre nous que par la résolution de la tâche_p1	Mon partenaire se montrait autant intéressé par la construction d'une bonne entente entre nous que par la résolution de la tâche_p2	Mon partenaire se montrait tendu et\ou agacé_p1	Mon partenaire se montrait tendu et\ou agacé_p2	Mon partenaire voulait rester coller à l'objectif principal de la tâche_p1	Mon partenaire voulait rester coller à l'objectif principal de la tâche_p2
1	20.0	22.0	4	4	1.0	1.0	3	1	2.0	2.0	...	1.0	1.0	7	7	6	7	1	1	3.0	6.0
2	19.0	17.0	5	4	2.0	3.0	3	1	4.0	5.0	...	1.0	5.0	7	6	7	7	4	2	7.0	4.0
3	23.0	21.0	4	4	6.0	4.0	2	5	3.0	3.0	...	1.0	1.0	6	7	7	7	4	1	5.0	7.0
4	21.0	21.0	4	4	3.0	3.0	2	3	5.0	NaN	...	5.0	1.0	7	6	6	7	1	2	6.0	6.0
5	23.0	22.0	4	4	1.0	2.0	1	1	4.0	2.0	...	4.0	2.0	7	6	7	7	1	2	5.0	6.0

5 rows × 242 columns

Exporter le fichier .csv restructuré

```python new_data.to_csv('out.csv',sep=';') ```