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Rechercher un élément d'un fichier CSV par la logique propositionnelle

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Objectif

Rechercher des éléments d’un fichier CSV en utilisant la logique propositionnelle.

Point clé

Pour rechercher un élément particulier dans un fichier CSV, il faudra utiliser des structures conditionnelles et parfois des opérateurs logiques.

Pour bien comprendre
  • Connaitre les différents types de variables : intfloat
  • Transformer un fichier CSV en une liste utilisable par Python
  • Utiliser les structures conditionnelles
  • Utiliser les opérateurs logiques ET, OU, NON
1. L'utilisation de la bibliothèque CSV

Une fois le fichier CSV transformé en liste, on recherche des lignes de ce fichier dont les descripteurs répondent à différentes conditions.

On utilise pour cela :

  • les structures conditionnelles : « if "condition1" else… » ou « if "condition1" elif&bsp;"condition2" else… » ;
  • et les opérateurs logiques NON, ET, OU.

Lorsque le fichier CSV est transformé en liste, chaque élément est une chaine de caractères (l’élément est considéré comme du texte). On devra donc, en fonction du test, transformer l’élément en entier (commande int) ou en flottant (commande float).

Voici ci-dessous la traduction des tests en Python.

En français En Python
si A > B et C > D if A>B and C>D:
si A > B ou C > D if A>B or C>D:
si non A if not A:
Exemple
Voici ci-dessous le fichier informaticien.csv et le programme Python.
Si on lance une procédure de test directement sur la liste, le descripteur va générer un message d’erreur, on écrit donc les lignes 6 et 7 qui vont permettre d’afficher le descripteur utilisé.
La ligne 8 indique que l’on comparera le 3e élément du descripteur (« 'ne en' ») de chaque ligne à 1850 et on testera si le prénom est Gérard.
On obtient l’affichage suivant.
['nom', 'prenom', 'ne en']
['Huet', 'Gerard', '1947']
['Berry', 'Gerard', '1948']
2. L'utilisation de la bibliothèque Pandas
La bibliothèque Pandas permet d’ouvrir et d’utiliser facilement des fichiers CSV.

La méthode .loc permet d’isoler des éléments du fichier.

Si on appelle data le fichier ouvert par Pandas, data['descripteur1'] permet d’afficher la colonne constituée de tous les descripteur1 de data.

Traduction des tests avec la bibliothèque Pandas :

En français Avec Pandas
A > B et C > D (A>B) & (C>D)
A > B ou C > D (A>B) | (C>D)
Exemple
Avec le même fichier informaticien.csv, le programme suivant permet de récupérer les lignes du fichier dont l’année de naissance est strictement supérieure à 1850 et dont le prénom est Gerard. On obtient l’affichage suivant.
  nom prenom ne en
4 Huet Gerard 1947
6 Berry Gerard 1948

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