Sous projet 1 : système d’exploitation du jeu
Télécharger et ouvrir le fichier BORDEAUX matches.csv sur excel
Ce fichier nous donne des informations sur les partie jouées( en janvier) sur les deux jeux différents à Bordeaux
Une ligne correspond à une partie et le nombre de joueurs constituant l’équipe pour cette partie est donné par la colonne ‘v’.
Il y a deux jeux différents identifiables par la colonne game.
Notre But : écrire un programme capable de produire un fichier Excel avec les données doivent êtres agrégées par dates avec le nombre de joueurs le nombre de parties et le détail pour chacun des jeux .
Comme ceci !
Etapes à suivre selon-moi :
On va commencer par les agrégées par dates .
Ensuite on va chercher a additionner tous les joueurs qui ont joué le même jours à « Apocalypse » ou « Origine » pour savoir il y’aura des ID de parties correspondant chacun à un jeu , ceux finnisant par « 31 » sa sera pour « Origine » et ID finnisant par « f8 » sera le jeu « Apocalypse » . On fera la même chose pour le nombre d’équipe , on additionnera les nombre d’équipe total qui ont joué la journée grâce au nombre d’ID de partie et on pourra ensuite distinguer le nombres d’équipe qui dans la journée on pris le jeu origine ou Apocalypse , grâce à leurs différents ID .
- Trier nos données en partie (exemple : Apocalyspe , Origine ) pour mieux nous éclaircir
Commencement du projet
https://colab.research.google.com/drive/1JkABd4Wh2xt-dXiyA44nLHaI_UnO5Wrs?usp=sharing
Vu que la fin du projet a eu lieu voici un corrigé :
import pandas as pd
from google.colab import files
data_to_load = files.upload()
matches= pd.read_csv('BORDEAUX matches.csv',encoding = "ISO-8859-1")
def simplifie_date(val):
return str(val).split('T')[0]
indexNames = matches[matches['startDatetime'].isnull()|matches['game'].isnull()|matches['__v'].isnull()].index
matches.drop(indexNames , inplace=True)
matches['date']=matches['startDatetime'].apply(simplifie_date)
matches['équipe']=1
games = matches.groupby("game")
origine= games.get_group('5fc126fcabc9c6bb54078531')
apocalypse=games.get_group('604743157d0d2804c8abb4f8')
origine_players=origine.groupby(['date'])['__v'].agg('sum').to_frame()
origine_equipe=origine.groupby(['date'])['équipe'].agg('sum').to_frame()
origine_matches=pd.DataFrame()
origine_players_equipe = pd.merge(origine_players,origine_equipe, on='date')
dico={'__v':'players_origine','équipe':'equipe_origine'}
origine_players_equipe.rename(columns=dico,inplace=True)
apocalypse_players=apocalypse.groupby(['date'])['__v'].agg('sum').to_frame()
apocalypse_equipe=apocalypse.groupby(['date'])['équipe'].agg('sum').to_frame()
apocalypse_matches=pd.DataFrame()
apocalypse_players_equipe = pd.merge(apocalypse_players,apocalypse_equipe, on='date')
apocalypse_players_equipe.rename(columns={'__v':'players_apocalypse','équipe':'equipe_apocalypse'},inplace=True)
origine_apocalypse_jour = pd.merge(origine_players_equipe,apocalypse_players_equipe, on='date')
origine_apocalypse_jour['players']=origine_apocalypse_jour['players_origine']+origine_apocalypse_jour['players_apocalypse']
origine_apocalypse_jour['equipes']=origine_apocalypse_jour['equipe_origine']+origine_apocalypse_jour['equipe_apocalypse']
origine_apocalypse_jour.to_excel('1matches_origine_apocalypse_jour.xlsx',sheet_name='bordeaux')
import matplotlib.pyplot as plt
graphiques=['players_origine','players_apocalypse','players','equipe_origine','equipe_apocalypse','equipes']
ax=origine_apocalypse_jour.plot(y=graphiques,grid=True,kind="bar",figsize=(20,10))
ax.set_ylabel('nombre de joueurs par jour')
ax.set_xlabel('date')
plt.show()
Maintenons attaquons la deuxième partie du Projet : système de gestion des réservations
Notre mission consiste à écrire un programme capable de produire un fichier excel : mais cette fois-ci avec les réservations !
C’est parti :
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