<jupyter_start><jupyter_text>merge des tableaux et des variables calculées<jupyter_code>import os 
from glob import glob
import pandas as pd
import numpy as np
!pip install xlrd
import xlrd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importation des données<jupyter_code># lister tous les fichiers présent dans le dossier
path = "C:/Users/PC/Desktop/Variables_mednum"
list_files= glob(os.path.join(path,"*.csv"))
list_files
demandeur_emploi = pd.read_csv('C:/Users/PC/Desktop/Variables_mednum\\data_scol_menage_demandeurEmplois.csv', sep=",")
demandeur_emploi.head()
len(demandeur_emploi)
taux_pauvrete = pd.read_csv('C:/Users/PC/Desktop/Variables_mednum\\taux_pauvrete.csv', sep=",")
taux_pauvrete.head()
len(taux_pauvrete)
taux_pauvrete= taux_pauvrete.rename(columns={'code_INSEE': 'CODE_INSEE'})
# merge avec les données de distance aux accès numériques. Mise de côtés, pas utilisé pour le moment
# distance_mediation = pd.read_csv('C:/Users/PC/Desktop/Variables_mednum\\data_mediatheques.csv', sep=",")
# distance_mediation.head()
# merge avec les données de distance aux accès numériques. Mise de côtés, pas utilisé pour le moment
#distance_mediation= distance_mediation.rename(columns={'Code_commune_INSEE': 'CODE_INSEE'})
#len(distance_mediation)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Merge des données  comparaison des clés<jupyter_code># 
insee_emploi =demandeur_emploi.CODE_INSEE
insee_emploi = insee_emploi.tolist()

insee_pauvrete = taux_pauvrete.CODE_INSEE
insee_pauvrete = insee_pauvrete.tolist()
        
## éviter de faire tourner, trés long à l'ilmplémentation
k=1
ecart_1 = []
for i in range(len(taux_pauvrete)):
    for j in range(len(demandeur_emploi)):
        if demandeur_emploi.CODE_INSEE[j] != taux_pauvrete.CODE_INSEE[i]:
            ecart_1.append(demandeur_emploi.CODE_INSEE); 
            k=k+1
len(ecart_1.head)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>merge du taux de pauvreté et demandeur d'emploi<jupyter_code>data_fin = taux_pauvrete
data_fin  =data_fin.merge(demandeur_emploi, left_on='CODE_INSEE', right_on='CODE_INSEE', how = 'outer')
data_fin.drop_duplicates()
#suppression des colonnes inutiles
del data_fin['Unnamed: 0']
long= len(data_fin)
long<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>On obtient un nouveau tableau contenant les données de taux de pauvreté et les données de demandeur d'emploi<jupyter_code># merge avec les données de distance aux accès numériques. Mise de côtés, pas utilisé pour le moment
# data_fin  =data_fin.merge(distance_mediation, left_on='CODE_INSEE', right_on='CODE_INSEE', how = 'outer')
# data_fin.drop_duplicates()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>exportation du nouveau tableau<jupyter_code>## Temporaire !!! Ajout de la colonne de couverture, en attente d'avoir les données, valeur mise à 1 par défaut
type(data_fin)
One = np.ones((long,1))
data_fin.insert(8, 'COUVERTURE_HD_THD', One)

data_fin.head()
data_fin.to_csv('C:/Users/PC/Desktop/Variables_mednum/data_merge.csv')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10747663551401869, 'fraction_numerical': 0.0030040053404539386, 'mean_word_length': 7.233516483516484, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 25, '<?xml version=': 0, '>': 25, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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