analyse temporelle
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9fad80e04d
252
Clustering.ipynb
252
Clustering.ipynb
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@ -1806,10 +1806,179 @@
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": 240,
|
||||||
"id": "c697888b-cb72-4a98-86af-56647f5a5161",
|
"id": "c697888b-cb72-4a98-86af-56647f5a5161",
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>log_aum_qty_mean</th>\n",
|
||||||
|
" <th>log_gross_flow_qty_mean</th>\n",
|
||||||
|
" <th>frequency</th>\n",
|
||||||
|
" <th>rel_intensity_total</th>\n",
|
||||||
|
" <th>net_flow_qty_vol</th>\n",
|
||||||
|
" <th>n_tx_total</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>409</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12.907910</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10.377945</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.984615</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10.355747</td>\n",
|
||||||
|
" <td>25238.018408</td>\n",
|
||||||
|
" <td>38671</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>381</th>\n",
|
||||||
|
" <td>14.850749</td>\n",
|
||||||
|
" <td>11.109940</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>3.085492</td>\n",
|
||||||
|
" <td>39047.638017</td>\n",
|
||||||
|
" <td>36949</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>399</th>\n",
|
||||||
|
" <td>14.329599</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10.848036</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>3.998634</td>\n",
|
||||||
|
" <td>32239.885939</td>\n",
|
||||||
|
" <td>36456</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>418</th>\n",
|
||||||
|
" <td>14.247808</td>\n",
|
||||||
|
" <td>11.848117</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>11.796898</td>\n",
|
||||||
|
" <td>99058.868316</td>\n",
|
||||||
|
" <td>28497</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>419</th>\n",
|
||||||
|
" <td>14.627385</td>\n",
|
||||||
|
" <td>11.110770</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.484969</td>\n",
|
||||||
|
" <td>30763.896059</td>\n",
|
||||||
|
" <td>27296</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>...</th>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" <td>...</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>314</th>\n",
|
||||||
|
" <td>11.077486</td>\n",
|
||||||
|
" <td>7.942331</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.043478</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>13490.257463</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>238</th>\n",
|
||||||
|
" <td>9.093884</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>198</th>\n",
|
||||||
|
" <td>10.191618</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>266</th>\n",
|
||||||
|
" <td>8.939081</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>328</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12.580429</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"<p>421 rows × 6 columns</p>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" log_aum_qty_mean log_gross_flow_qty_mean frequency \\\n",
|
||||||
|
"409 12.907910 10.377945 0.984615 \n",
|
||||||
|
"381 14.850749 11.109940 1.000000 \n",
|
||||||
|
"399 14.329599 10.848036 1.000000 \n",
|
||||||
|
"418 14.247808 11.848117 1.000000 \n",
|
||||||
|
"419 14.627385 11.110770 1.000000 \n",
|
||||||
|
".. ... ... ... \n",
|
||||||
|
"314 11.077486 7.942331 0.043478 \n",
|
||||||
|
"238 9.093884 0.000000 0.000000 \n",
|
||||||
|
"198 10.191618 0.000000 0.000000 \n",
|
||||||
|
"266 8.939081 0.000000 0.000000 \n",
|
||||||
|
"328 12.580429 0.000000 0.000000 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" rel_intensity_total net_flow_qty_vol n_tx_total \n",
|
||||||
|
"409 10.355747 25238.018408 38671 \n",
|
||||||
|
"381 3.085492 39047.638017 36949 \n",
|
||||||
|
"399 3.998634 32239.885939 36456 \n",
|
||||||
|
"418 11.796898 99058.868316 28497 \n",
|
||||||
|
"419 1.484969 30763.896059 27296 \n",
|
||||||
|
".. ... ... ... \n",
|
||||||
|
"314 1.000000 13490.257463 1 \n",
|
||||||
|
"238 0.000000 0.000000 0 \n",
|
||||||
|
"198 0.000000 0.000000 0 \n",
|
||||||
|
"266 0.000000 0.000000 0 \n",
|
||||||
|
"328 0.000000 0.000000 0 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"[421 rows x 6 columns]"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 240,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"X_sorted = X.sort_values(by=\"n_tx_total\", ascending=False)\n",
|
"X_sorted = X.sort_values(by=\"n_tx_total\", ascending=False)\n",
|
||||||
"X_sorted"
|
"X_sorted"
|
||||||
|
|
@ -3208,7 +3377,6 @@
|
||||||
"\n",
|
"\n",
|
||||||
"for start, end in windows:\n",
|
"for start, end in windows:\n",
|
||||||
" # FILTRAGE : On recalcule les variables sur la période (simulation)\n",
|
" # FILTRAGE : On recalcule les variables sur la période (simulation)\n",
|
||||||
" # Note : Tu dois adapter cette partie à tes données brutes par date\n",
|
|
||||||
" df_period = df_month[(df_month['month'] > start) & (df_month['month'] <= end)].copy()\n",
|
" df_period = df_month[(df_month['month'] > start) & (df_month['month'] <= end)].copy()\n",
|
||||||
"\n",
|
"\n",
|
||||||
" eps = 1e-9 \n",
|
" eps = 1e-9 \n",
|
||||||
|
|
@ -3513,6 +3681,84 @@
|
||||||
"df_evo.groupby([\"cluster_2016\", \"cluster_2019\"]).size().unstack()"
|
"df_evo.groupby([\"cluster_2016\", \"cluster_2019\"]).size().unstack()"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 212,
|
||||||
|
"id": "40cf3d1e-e53c-4a13-acba-c9d6cebfcca0",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
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"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
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"data": {
|
||||||
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"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th>cluster_2019</th>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>cluster_2016</th>\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <td>8.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10.0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <td>1.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>38.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>5.0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>5.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>82.0</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"cluster_2019 1 2 3\n",
|
||||||
|
"cluster_2016 \n",
|
||||||
|
"1 8.0 2.0 10.0\n",
|
||||||
|
"2 1.0 38.0 5.0\n",
|
||||||
|
"3 NaN 5.0 82.0"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 212,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"df_evo.groupby([\"cluster_2016\", \"cluster_2019\"]).size().unstack()"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 213,
|
"execution_count": 213,
|
||||||
|
|
|
||||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
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