Feat: move assign Lot to featured

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Bertrand Benjamin 2024-03-05 19:00:17 +01:00
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@ -22,6 +22,12 @@ def extract_cat(cat: pd.DataFrame):
return trans, cat_drop return trans, cat_drop
def lot_naming(value):
if str(value).isnumeric():
return str(value).zfill(2)
return "PC"
def trans_2017_2021( def trans_2017_2021(
dfs: list[pd.DataFrame], stagging_columns: list[str], **kwrds dfs: list[pd.DataFrame], stagging_columns: list[str], **kwrds
) -> pd.DataFrame: ) -> pd.DataFrame:
@ -35,7 +41,7 @@ def trans_2017_2021(
Porte=df["porte"], Porte=df["porte"],
Débit=df["Débit"].fillna(0), Débit=df["Débit"].fillna(0),
Crédit=df["Crédit"].fillna(0), Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
Lot=df["immeuble"].astype(str) + df["porte"].astype("str").str.zfill(2), Lot=df["porte"].apply(lot_naming),
Année=df["Date"].astype(str).str.slice(0, 4), Année=df["Date"].astype(str).str.slice(0, 4),
Mois=df["Date"].astype(str).str.slice(5, 7), Mois=df["Date"].astype(str).str.slice(5, 7),
Catégorie=df["Categorie"].replace(cat_trans), Catégorie=df["Categorie"].replace(cat_trans),
@ -54,7 +60,7 @@ def trans_2022_charge(
Porte=df["lot"], Porte=df["lot"],
Débit=df["Débits"].fillna(0), Débit=df["Débits"].fillna(0),
Crédit=df["Crédits"].fillna(0), Crédit=df["Crédits"].fillna(0),
Lot=df["immeuble"].astype(str)[0] + df["lot"].astype("str").str.zfill(2), Lot=df["lot"].apply(lot_naming),
Année=df["annee"], Année=df["annee"],
Mois=df["mois"], Mois=df["mois"],
Catégorie=df["Catégorie Charge"], Catégorie=df["Catégorie Charge"],
@ -75,7 +81,7 @@ def trans_2022_loc(
Porte=df["lot"], Porte=df["lot"],
Débit=0, Débit=0,
Crédit=df["Réglés"].fillna(0), Crédit=df["Réglés"].fillna(0),
Lot=df["immeuble"].astype(str)[0] + df["lot"].astype("str").str.zfill(2), Lot=df["lot"].apply(lot_naming),
Année=df["annee"], Année=df["annee"],
Mois=df["mois"], Mois=df["mois"],
Catégorie="Loyer Charge", Catégorie="Loyer Charge",
@ -93,7 +99,7 @@ def trans_2023(
df = df.assign( df = df.assign(
Débit=df["Débit"].fillna(0), Débit=df["Débit"].fillna(0),
Crédit=df["Crédit"].fillna(0), Crédit=df["Crédit"].fillna(0),
Lot=df["Immeuble"].astype(str) + df["Porte"].astype("str").str.zfill(2), Lot=lot_naming(df["Porte"]),
Année=year, Année=year,
) )
return df[stagging_columns] return df[stagging_columns]

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@ -14,6 +14,7 @@ def feature_crg(dfs: list[pd.DataFrame]) -> pd.DataFrame:
df = dfs[0] df = dfs[0]
df = df.assign( df = df.assign(
Impact=df["Crédit"] - df["Débit"], Impact=df["Crédit"] - df["Débit"],
Lot=df["Immeuble"].astype(str) + df["Lot"].astype("str"),
) )
return df return df