def liste_triee_selon_critere(self, donnees, critere): liste = [] for num_pays in range(len(donnees)): pays = Pays(num_pays, donnees) if pays.get_name() and self.numerisation_critere(pays, critere) != 'NA': liste.append((self.numerisation_critere(pays, critere), pays)) liste.sort() return liste
def liste_triee_selon_critere(self, donnees, critere): """Cette méthode a besoin d'un jeu de données et d'un critère. Elle renvoie une liste triée selon un critère choisi par le data scientist.""" liste = [] for num_pays in range(len(donnees)): pays = Pays(num_pays, donnees) if pays.get_name() and self.numerisation_critere(pays, critere) != 'NA': liste.append((self.numerisation_critere(pays, critere), pays)) liste.sort() return liste
def clustering(self, nb_clusters):
"""Cette méthode utilise la méthode des Kmeans pour permettre à la fonction de créer des classes entre les pays.
Elle prend en argument le nombre de classes que l'utilisateur veut former.
Cette méthode renvoie un data frame où chaque colonne correspond à chaque classe
avec le nom des pays dans celles ci."""
donnees = Data_Base().donnees
criteres = [
'superficie', 'population', 'croissance démographique',
'inflation', 'dette', 'chômage', 'dépenses santé',
'dépenses éducation', 'dépenses militaires'
]
valeurs_pays = []
liste_des_pays_comptabilises = []
for num_pays in range(len(donnees)):
pays = Pays(num_pays, donnees)
if pays.get_name():
if True not in [
self.numerisation_critere(pays, critere) == 'NA'
for critere in criteres
]:
liste_des_pays_comptabilises.append(
self.simplification(pays.get_name()))
valeurs_pays.append([
self.numerisation_critere(pays, critere)
for critere in criteres
])
clf = KMeans(n_clusters=nb_clusters)
clf.fit(np.array(valeurs_pays))
labels = clf.labels_
pays_dans_clusters = [[] for i in range(nb_clusters)]
for i in range(len(labels)):
for cl in range(nb_clusters):
if labels[i] == cl:
pays_dans_clusters[cl].append(
liste_des_pays_comptabilises[i])
for cluster in pays_dans_clusters:
while len(cluster) < max([len(cl) for cl in pays_dans_clusters]):
cluster.append('')
liste_des_clusters = [
'Cluster {}'.format(i + 1) for i in range(nb_clusters)
]
return pandas.DataFrame(pays_dans_clusters, index=liste_des_clusters).T
def supprimer_pays(self, contenu):
gestionnaire = Gestionnaire()
donnees = Data_Base().donnees
noms_pays = [
Pays(num_pays, donnees).get_name()
for num_pays in range(len(donnees))
]
if self.verification_connexion():
nom_pays_a_supprimer = input(
'\nEntrez le nom du pays à supprimer\n> ')
if nom_pays_a_supprimer not in noms_pays:
input(
"\nCe pays n'existe pas.\nAppuyez sur entrer pour continuer."
)
return self.afficher_pays(contenu)
else:
num_pays_a_supprimer = noms_pays.index(nom_pays_a_supprimer)
confirmation = input(
"\nConfirmation de la suppression du pays (O/N) ? #Cela supprimera aussi toutes ses données#\n> "
)
if confirmation in ["o", "O"]:
del donnees[num_pays_a_supprimer]
gestionnaire.update(donnees)
input(
"\nLe pays a bien été supprimée.\nAppuyez sur entrer pour continuer."
)
else:
input(
"\nVotre tentative de suppression n'a pas abouti.\nAppuyez sur entrer pour continuer."
)
return self.afficher_pays(contenu)
def clustering(self, nb_clusters):
donnees = Data_Base().donnees
criteres = [
'superficie', 'population', 'croissance démographique',
'inflation', 'dette', 'chômage', 'dépenses santé',
'dépenses éducation', 'dépenses militaires'
]
valeurs_pays = []
liste_des_pays_comptabilises = []
for num_pays in range(len(donnees)):
pays = Pays(num_pays, donnees)
if pays.get_name():
if True not in [
self.numerisation_critere(pays, critere) == 'NA'
for critere in criteres
]:
liste_des_pays_comptabilises.append(
self.simplification(pays.get_name()))
valeurs_pays.append([
self.numerisation_critere(pays, critere)
for critere in criteres
])
clf = KMeans(n_clusters=nb_clusters)
clf.fit(np.array(valeurs_pays))
labels = clf.labels_
pays_dans_clusters = [[] for i in range(nb_clusters)]
for i in range(len(labels)):
for cl in range(nb_clusters):
if labels[i] == cl:
pays_dans_clusters[cl].append(
liste_des_pays_comptabilises[i])
for cluster in pays_dans_clusters:
while len(cluster) < max([len(cl) for cl in pays_dans_clusters]):
cluster.append('')
liste_des_clusters = [
'Cluster {}'.format(i + 1) for i in range(nb_clusters)
]
return pandas.DataFrame(pays_dans_clusters, index=liste_des_clusters).T
def ajout_pays(self, contenu):
"""Cette méthode permet d'ajouter un pays comme la précédente méthode ajout_section"""
gestionnaire = Gestionnaire()
donnees = Data_Base().donnees
noms_indisponibles = [Pays(num_pays, donnees).get_name() for num_pays in range(len(donnees)) if Pays(num_pays, donnees).get_name()]
if self.verification_connexion():
nom_pays = input('\nEntrez le nom du pays à ajouter :\n> ')
if nom_pays == 'none':
input("\nVous ne pouvez pas nommer un pays 'none'.\nAppyez sur entrer pour continuer.")
return self.afficher_pays(contenu)
if nom_pays in noms_indisponibles:
input('\nCe pays est déjà dans la liste.\nAppyez sur entrer pour continuer.')
return self.afficher_pays(contenu)
confirmation = input("\nConfirmation de l'ajout du pays (O/N) ?\n> ")
if confirmation not in ["o","O"]:
input("\nEchec de l'ajout du pays.\nAppyez sur entrer pour continuer.")
return self.afficher_pays(contenu)
donnees.append({})
nouveau_pays = Pays(len(donnees)-1, donnees)
nouveau_pays.set_name(nom_pays)
nouveau_pays.set_infos_de_base()
gestionnaire.update(nouveau_pays.donnees)
input("\nLe pays a bien été ajouté.\nAppuyez sur entrer pour continuer.")
return self.afficher_pays(contenu)
def _ajout_pays_table_criteres(self, contenu, liste_pays_a_afficher,
fonction_a_appliquer):
"""Cette méthode permet d'ajouter un pays à une liste afin d'appliquer une autre méthode
en fonction d'un certain critère. Cette méthode est utilisée par la fonction critere_usuel."""
donnees = Data_Base().donnees
nb_pays = len(donnees)
if len(liste_pays_a_afficher) >= 10:
input(
"\nVous ne pouvez pas afficher plus de 10 pays à la fois.\nAppuyez sur entrer pour continuer."
)
return fonction_a_appliquer(contenu, liste_pays_a_afficher)
choix_pays = {}
choix_pays['question'] = 'Choisissez un pays.'
choix_pays['individu'] = contenu['individu']
choix_pays['pseudo'] = contenu['pseudo']
liste_des_pays = []
liste_des_nums_pays_a_afficher = [
pays.num_pays for pays in liste_pays_a_afficher
]
liste_des_noms_pays_a_afficher = [
pays.get_name() for pays in liste_pays_a_afficher
]
for num_pays in range(nb_pays):
nom_pays = Pays(num_pays, donnees).get_name()
if nom_pays and nom_pays not in liste_des_noms_pays_a_afficher:
liste_des_pays.append((nom_pays, num_pays))
liste_des_pays.sort()
liste_des_noms = [pays[0] for pays in liste_des_pays]
liste_des_nums = [pays[1] for pays in liste_des_pays]
choix_pays['options'] = liste_des_noms
choix_pays['options basiques'] = []
choix_pays['actions'] = [
lambda var, num=num: fonction_a_appliquer(
contenu, liste_pays_a_afficher + [Pays(num, donnees)])
for num in liste_des_nums
if num not in liste_des_nums_pays_a_afficher
]
return Menu_Ouvert(choix_pays)
def afficher_section(self, section, contenu):
donnees = Data_Base().donnees
num_pays = section.num_pays
chemin = section.chemin
choix_section = {}
chemin_a_afficher = Pays(section.num_pays, donnees).get_name()
for partie in chemin:
chemin_a_afficher += ' -> {}'.format(partie)
if section.is_section_de_texte():
print('\n{} :\n'.format(chemin_a_afficher))
print(section.contenu['text'])
self.correction(choix_section, section)
return self.afficher_section(Section(num_pays, donnees, chemin[:-1]), contenu)
sous_sections = section.get_noms_sous_sections()
if len(sous_sections) == 0:
choix_section['question'] = '{}\n\nCette section est vide.'.format(chemin_a_afficher)
else :
choix_section['question'] = '{}\n\nChoisissez une option.'.format(chemin_a_afficher)
choix_section['individu'] = contenu['individu']
choix_section['options'] = sous_sections
choix_section['options basiques'] = []
choix_section['actions'] = []
for partie in sous_sections:
nouveau_chemin = chemin + [partie]
choix_section['actions'].append((lambda contenu, nouveau_chemin=nouveau_chemin : self.afficher_section(Section(num_pays, donnees, nouveau_chemin), contenu)))
if self.statut == 'g' or self.statut == 'a':
if len(sous_sections) == 0:
choix_section['options basiques'].append(['AJOUTER UN TEXTE', 'AT'])
choix_section['actions'].append(lambda var : self.ajout_texte(contenu, section))
choix_section['options basiques'].append(['AJOUTER UNE SECTION', 'AS'])
choix_section['actions'].append(lambda var : self.ajout_section(contenu, section))
if self.statut == 'a' and len(sous_sections) != 0:
choix_section['options basiques'].append(['SUPPRIMER UNE SECTION', 'S'])
choix_section['actions'].append(lambda var : self.supprimer_section(contenu, section))
choix_section['options basiques'].append(['RETOUR', 'R'])
if len(chemin) == 0:
choix_section['actions'].append(lambda var : self.afficher_pays(contenu))
else:
choix_section['actions'].append(lambda var : self.afficher_section(Section(num_pays, donnees, chemin[:-1]), contenu))
choix_section['options basiques'].append(["RETOUR AU MENU DE L'ACTEUR", 'RMA'])
choix_section['actions'].append(lambda contenu : Menu_Ouvert(self.contenu_initial))
choix_section['options basiques'].append(['QUITTER', 'Q'])
choix_section['actions'].append(self.quitter)
return Menu_Ouvert(choix_section)
def boites_a_moustache(self):
"""Cette méthode crée une boîte à moustache sur les différentes classes d'ages."""
donnees = Data_Base().donnees
classe_age_0 = []
classe_age_1 = []
classe_age_2 = []
classe_age_3 = []
classe_age_4 = []
for num_pays in range(len(donnees)):
pays = Pays(num_pays, donnees)
if pays.get_name():
if self.numerisation_critere(pays, '0-14') != 'NA':
classe_age_0.append(self.numerisation_critere(
pays, '0-14'))
if self.numerisation_critere(pays, '15-24') != 'NA':
classe_age_1.append(
self.numerisation_critere(pays, '15-24'))
if self.numerisation_critere(pays, '25-54') != 'NA':
classe_age_2.append(
self.numerisation_critere(pays, '25-54'))
if self.numerisation_critere(pays, '55-64') != 'NA':
classe_age_3.append(
self.numerisation_critere(pays, '55-64'))
if self.numerisation_critere(pays, '>=65') != 'NA':
classe_age_4.append(self.numerisation_critere(
pays, '>=65'))
plt.title(
"Box-plots correspondants aux répartitions des valeurs des 5 classes d’âge pour tous les pays."
)
plt.boxplot([
classe_age_0, classe_age_1, classe_age_2, classe_age_3,
classe_age_4
],
labels=[
"0-14 years", "15-24 years", "25-54 years",
"55-64 years", ">=65"
])
plt.show()
def afficher_pays(self, contenu):
""" Cette méthode permet au consultant d'afficher la liste des différents pays
et d'en choisir un par le nombre correspondant au pays affiché dans le menu"""
if self.contenu_initial == {}:
self.contenu_initial = contenu
donnees = Data_Base().donnees
nb_pays = len(donnees)
choix_pays = {}
choix_pays['question'] = 'Choisissez un pays.'
choix_pays['individu'] = contenu['individu']
liste_des_pays = []
for num_pays in range(nb_pays):
nom_pays = Pays(num_pays, donnees).get_name()
if nom_pays:
liste_des_pays.append((nom_pays, num_pays))
liste_des_pays.sort()
liste_des_noms = [pays[0] for pays in liste_des_pays]
liste_des_nums = [pays[1] for pays in liste_des_pays]
choix_pays['options'] = liste_des_noms
choix_pays['options basiques'] = []
choix_pays['actions'] = [
lambda var, num=num: self.afficher_section(Section(
num, donnees), contenu) for num in liste_des_nums
]
if self.statut == 'g' or self.statut == 'a':
choix_pays['options basiques'].append(['AJOUTER UN PAYS', 'A'])
choix_pays['actions'].append(lambda var: self.ajout_pays(contenu))
if self.statut == 'a':
choix_pays['options basiques'].append(['SUPPRIMER UN PAYS', 'S'])
choix_pays['actions'].append(
lambda var: self.supprimer_pays(contenu))
choix_pays['options basiques'].append(
["RETOUR AU MENU DE L'ACTEUR", 'R'])
choix_pays['actions'].append(
lambda var: Menu_Ouvert(self.contenu_initial))
choix_pays['options basiques'].append(['QUITTER', 'Q'])
choix_pays['actions'].append(self.quitter)
return Menu_Ouvert(choix_pays)
def __str__(self): donnees = Data_Base().donnees res = Pays(self.num_pays, donnees).get_name() + '/' for i in range(len(self.chemin_prop)): res += self.chemin_prop[i] + '/' return res