In [11]:

    

import string
import pickle

import pandas as pd
import numpy as np


    

In [2]:

    

ROME_df = pd.read_csv('../referentiels/referentiel_ROME/20150921_arboprincipale28427_ROME.csv', index_col=0, sep='|', dtype=str)
OGR_df = pd.read_csv('../referentiels/referentiel_OGR/20150921_arboprincipale28427_OGR.csv', sep='|', dtype=str).set_index('OGR')
NAF_df = pd.read_csv('../referentiels/referentiel_NAF/naf2008_liste_n5_nouveau_header.csv', sep='|', encoding="utf-8").set_index(['NAF'])


    

In [3]:

    

with open('../array_ROME1_fusion.pickle', 'rb') as f:
    ROME1_fusion = pickle.load(f)


    

In [4]:

    

ROMExNAF = ROME1_fusion.sum(2)


    

In [5]:

    

with open('../array_offres_OGR.pickle', 'rb') as f:
    offres_OGR = pickle.load(f)


    

In [7]:

    

threshold = 10000


    

In [8]:

    

ROME_DPAE = ROMExNAF.sum(0)


    

In [17]:

    

ROMEs_to_chop_indexes = np.where(ROME_DPAE>threshold)[0]
ROMEs_to_chop = [ROME_df.index[ROME_index] for ROME_index in ROMEs_to_chop_indexes]


    

In [20]:

    

len(ROMEs_to_chop)


    

    
Out[20]:





128

In [44]:

    

for ROME in ROMEs_to_chop:
    print(ROME_df.loc[ROME].label)


    

    




Entretien des espaces verts
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Conduite de transport de marchandises sur longue distance
Conduite de transport de particuliers
Conduite de transport en commun sur route
Conduite et livraison par tournées sur courte distance

In [39]:

    

groups = {}
for ROME in ROMEs_to_chop:
    
    OGRs_data = OGR_df[OGR_df.ROME == ROME]
    
    ROME_groups = []
    
    for OGR_data in OGRs_data.iterrows():
        OGR = OGR_data[0]
        label = OGR_data[1].label
        
        ROME_groups.append({
            'OGRs': [OGR],
            'label': label,
            'name': OGR,
        })
        
    groups[ROME] = ROME_groups


    

In [40]:

    

groups['A1203']


    

    
Out[40]:





[{'OGRs': ['10675'],
  'label': "Agent / Agente d'entretien des parcs et jardins",
  'name': '10675'},
 {'OGRs': ['38436'], 'label': 'Aide jardinier / jardinière', 'name': '38436'},
 {'OGRs': ['12439'],
  'label': "Chef d'équipe d'entretien des espaces verts",
  'name': '12439'},
 {'OGRs': ['12482'], 'label': "Chef d'équipe paysagiste", 'name': '12482'},
 {'OGRs': ['16067'], 'label': 'Jardinier / Jardinière', 'name': '16067'},
 {'OGRs': ['16068'],
  'label': "Jardinier / Jardinière d'espaces verts",
  'name': '16068'},
 {'OGRs': ['16069'],
  'label': 'Jardinier / Jardinière paysagiste',
  'name': '16069'},
 {'OGRs': ['38437'], 'label': 'Manoeuvre des espaces verts', 'name': '38437'},
 {'OGRs': ['17475'],
  'label': "Ouvrier / Ouvrière d'entretien des espaces verts",
  'name': '17475'},
 {'OGRs': ['17480'],
  'label': 'Ouvrier / Ouvrière des espaces verts',
  'name': '17480'},
 {'OGRs': ['17487'],
  'label': 'Ouvrier / Ouvrière du paysage',
  'name': '17487'},
 {'OGRs': ['17515'],
  'label': 'Ouvrier / Ouvrière paysagiste ',
  'name': '17515'},
 {'OGRs': ['38077'],
  'label': 'Technicien / Technicienne paysagiste',
  'name': '38077'}]

In [41]:

    

with open('../decoupage_ROME.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(groups, f)


    

In [ ]: