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Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
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1.1 KiB
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#!/usr/bin/env python
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# coding: utf-8
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# In[35]:
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#Importer les librairies
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import pandas as pd
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# In[36]:
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#Ouvrir un fichier CSV
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df = pd.read_csv (r'/Users/marinegalanth/Desktop/inondation_bdd/bd_inondation/_n_commune_s.csv')
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print(df)
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# In[37]:
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#Renommer les colonnes sélectionnées
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df = df.rename(columns={'code_insee,C,80': 'codepostal', 'nom_com,C,80': 'nomcommune', 'id_si_ext,C,80': 'id', 'id_tri,C,80': 'id_tri'})
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# In[39]:
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#Dupliquer la colonne : code_postal > créer une nouvelle colonne nommée dep_code
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#avec les valeurs de code_postal
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df=df.assign(codedept=df['codepostal'])
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# In[40]:
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#Supprimer les 8 premiers caractères des valeurs de la colonne id_tri
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#Supprimer les caractères inutiles suivant : FRM_TRI_
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df["id_tri"]=df["id_tri"].str[8:]
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# In[41]:
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#Garder uniquement les 2 premiers caractères des valeurs de la colonne dept
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df["codedept"]=df["codedept"].str[:2]
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# In[44]:
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#Conserver uniquement les colonnes utiles
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df2=df[["codepostal","nomcommune","id","id_tri","codedept"]]
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# In[45]:
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#Afficher le dataframe
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df2
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# In[ ]:
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