Notebook Séance 3

UE8: Introduction à l’analyse de données

import pandas

df = pandas.read_excel("Donnees_M2_RD.xlsx")
df

df[(df['Dist_A'] >= 3)]

df[(df['Dist_A'] >= 3) & (df['Dist_B'] >= 3)]

rt = df['RT']
rt.median()

10262.5

Donner le nombre de sujets.

# subjects = df['Subject']
# subjects_uniques = subjects.drop_duplicates()
# subjects_uniques.count()
df['Subject'].drop_duplicates().count()

24

Donner le nombre d’essais pour lesquels le deuxième prénom est Justin.

justin_deuxieme = df[(df['Name_B'] == 3)]
justin_deuxieme['Subject'].count()
# justin_deuxieme

1918

Donner le nombre d’essais ayant un temps de réponse supérieur à 20000.

df[df['RT'] > 20000]['Subject'].count()

943

Donner la moyenne des temps de réponse lorsque le prénom joué en premier est celui du sujet.

rtm_0 = df[df['Name_A'] == 0]['RT'].mean()
rtm_g = df['RT'].mean()
(rtm_g - rtm_0) / rtm_g

-0.00866465320898404

Les sujets ayant au moins une fois répondu en plus de 50000.

df[df['RT'] > 50000]['Subject'].drop_duplicates()

650     P_ALM_345
1733    P_BEH_340
2798    P_BOA_321
3232    P_BOC_342
3872    P_CAR_327
4953    P_GAM_338
6447    P_LAC_354
7609    P_ROS_336
8424    P_TAI_343
9091    P_VAL_329
9373    P_VAR_330
Name: Subject, dtype: object

df['RT'] / 10000

0       1.8865
1       1.3157
2       1.1628
3       1.0068
4       1.1801
         ...  
9589    0.7626
9590    0.6349
9591    0.9031
9592    1.6323
9593    1.0139
Name: RT, Length: 9594, dtype: float64

df[(df['Dist_A'] - df['Dist_B']) > 0]

df['diff_dist'] = df['Dist_A'] - df['Dist_B']
df

rt_p = df[df['RT'] <= 20000]
rt_g = df[df['RT'] > 20000]
pandas.concat([rt_g,rt_p])