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1.2 KiB
Python
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import pandas
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def main():
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# dtype={'Période': str}
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df = pandas.read_csv('sample.csv', sep=';', na_filter=False)
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# print(df.columns)
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print(df.dtypes)
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periode = df['Période']
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print(type(periode)) # Series
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print(periode.dtype)
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# print(df.to_string())
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# df2 = df.groupby('Enseignement ou fonction référentielle').sum()
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df2 = df.groupby(['Enseignement ou fonction référentielle', 'Période', 'Formation ou établissement'])['CM', 'TD', 'TP'].sum()
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print(df2.shape)
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print(df2.to_string())
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df3 = df2.groupby(['Période', 'Formation ou établissement'])['CM', 'TD', 'TP'].sum()
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print(df3.shape)
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print(df3.to_string())
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df3.to_csv('df3.csv')
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# CM;TD;TP
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# a Période : S1
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# b Formation ou établissement : L1 Portail Mathématiques et Applications S1 S2
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# c Enseignement ou fonction référentielle (ue) : PM1-Physique et Mécanique 1
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# a1 b1 c1 x1 y1
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# a1 b1 c1 x5 y5
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# a1 b1 c2 x2 y2
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# a1 b1 c1 x3 y3
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# a1 b2 c2 x4 y4
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# tab1
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# a1 b1 c1 : x1 + x3 + x5, y1 + y3 + y5, x1 + x3 + x5 + y1 + y3 + y5
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# a1 b2 c2 : x2 + x4, y2 + y4, x2 + x4 + y2 + y4
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# tab c1
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# tab c2
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main()
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