Feat: move assign Lot to featured
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05430196d0
commit
c6932c364b
@ -22,6 +22,12 @@ def extract_cat(cat: pd.DataFrame):
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return trans, cat_drop
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return trans, cat_drop
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def lot_naming(value):
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if str(value).isnumeric():
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return str(value).zfill(2)
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return "PC"
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def trans_2017_2021(
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def trans_2017_2021(
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dfs: list[pd.DataFrame], stagging_columns: list[str], **kwrds
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dfs: list[pd.DataFrame], stagging_columns: list[str], **kwrds
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) -> pd.DataFrame:
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) -> pd.DataFrame:
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@ -35,7 +41,7 @@ def trans_2017_2021(
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Porte=df["porte"],
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Porte=df["porte"],
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Débit=df["Débit"].fillna(0),
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Débit=df["Débit"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
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Lot=df["immeuble"].astype(str) + df["porte"].astype("str").str.zfill(2),
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Lot=df["porte"].apply(lot_naming),
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Année=df["Date"].astype(str).str.slice(0, 4),
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Année=df["Date"].astype(str).str.slice(0, 4),
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Mois=df["Date"].astype(str).str.slice(5, 7),
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Mois=df["Date"].astype(str).str.slice(5, 7),
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Catégorie=df["Categorie"].replace(cat_trans),
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Catégorie=df["Categorie"].replace(cat_trans),
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@ -54,7 +60,7 @@ def trans_2022_charge(
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Porte=df["lot"],
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Porte=df["lot"],
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Débit=df["Débits"].fillna(0),
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Débit=df["Débits"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédits"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédits"].fillna(0),
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Lot=df["immeuble"].astype(str)[0] + df["lot"].astype("str").str.zfill(2),
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Lot=df["lot"].apply(lot_naming),
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Année=df["annee"],
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Année=df["annee"],
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Mois=df["mois"],
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Mois=df["mois"],
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Catégorie=df["Catégorie Charge"],
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Catégorie=df["Catégorie Charge"],
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@ -75,7 +81,7 @@ def trans_2022_loc(
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Porte=df["lot"],
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Porte=df["lot"],
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Débit=0,
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Débit=0,
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Crédit=df["Réglés"].fillna(0),
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Crédit=df["Réglés"].fillna(0),
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Lot=df["immeuble"].astype(str)[0] + df["lot"].astype("str").str.zfill(2),
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Lot=df["lot"].apply(lot_naming),
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Année=df["annee"],
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Année=df["annee"],
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Mois=df["mois"],
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Mois=df["mois"],
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Catégorie="Loyer Charge",
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Catégorie="Loyer Charge",
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@ -93,7 +99,7 @@ def trans_2023(
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df = df.assign(
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df = df.assign(
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Débit=df["Débit"].fillna(0),
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Débit=df["Débit"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
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Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
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Lot=df["Immeuble"].astype(str) + df["Porte"].astype("str").str.zfill(2),
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Lot=lot_naming(df["Porte"]),
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Année=year,
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Année=year,
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)
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)
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return df[stagging_columns]
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return df[stagging_columns]
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@ -14,6 +14,7 @@ def feature_crg(dfs: list[pd.DataFrame]) -> pd.DataFrame:
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df = dfs[0]
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df = dfs[0]
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df = df.assign(
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df = df.assign(
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Impact=df["Crédit"] - df["Débit"],
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Impact=df["Crédit"] - df["Débit"],
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Lot=df["Immeuble"].astype(str) + df["Lot"].astype("str"),
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)
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)
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return df
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return df
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