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In [1]:

    
import pandas as pd



In [2]:

    
def parseLinkField(fieldcont):
    fc = fieldcont.split(" ")
    id = fc[1].replace('"','')
    return {'Type de contenu':fc[0], 'Link':id}



In [3]:

    
location = "data/2015-11-30_projet-de-loi-numerique_consultation.anon.csv"
df = pd.read_csv(location)



In [4]:

    
pd.set_option('display.max_columns', None)



In [5]:

    
df.columns.values









    Out[5]:





array(['Identifiant', 'Auteur', "Id de l'auteur", 'Type de profil',
       'Cr\xc3\xa9ation', 'Modification', 'Titre', 'Type de contenu',
       'Cat\xc3\xa9gorie', 'Li\xc3\xa9 \xc3\xa0 :', 'Contenu', 'Lien',
       'Score', 'Total des votes', 'Votes pour', 'Votes mitig\xc3\xa9s',
       'Votes contre', 'Sources', 'Total des arguments', 'Arguments pour',
       'Arguments contre', 'Real identifiant',
       "Id anonymise de l'Auteur md5", "Id anonymise de l'Auteur int"], dtype=object)



In [6]:

    
df.head(5)









    Out[6]:






  
    
      
      Identifiant
      Auteur
      Id de l'auteur
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      Arguments pour
      Arguments contre
      Real identifiant
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Id anonymise de l'Auteur int
    
  
  
    
      0
       779
            Michel LEBON
         118
       Citoyen
       2015-10-18 23:25:02
       2015-10-18 23:54:24
       Accompagner d'une régulation adaptée  l'object...
       Proposition
       TITRE III - Chapitre Ier - Section 1
       n/a
       "Art 23 quater\n\n\nCet article engage l'ARCEP...
       n/a
       1
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       0
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       0
       Proposition "779"
       c2978e56db5048ed367624d9e78a5091
       3264712278
    
    
      1
       782
         Patricia Ahanda
       10522
       Citoyen
       2015-10-18 23:54:00
                       NaN
       Mise en place d'un guide de l'élu en charge du...
       Proposition
       TITRE III - Chapitre Ier - Section 1
       n/a
       "La probl\u00e9matique du num\u00e9rique est i...
       n/a
       1
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       0
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       0
       Proposition "782"
       cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b
       3400967663
    
    
      2
       781
               Jérôme B.
       12312
       Citoyen
       2015-10-18 23:33:09
                       NaN
                        Créer un "Web français certifié"
       Proposition
       TITRE Ier - Chapitre Ier - Section 2
       n/a
       "Donner corps \u00e0 l'\u00e9tat num\u00e9riqu...
       n/a
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       0
       Proposition "781"
       8f454b28b7fec5b96bb60990b71e29a0
       2403683112
    
    
      3
       780
       QUEGUINER CHARLES
       30458
       Citoyen
       2015-10-18 23:25:07
                       NaN
       contre : le délai d'embargo sur les publicatio...
       Proposition
        TITRE Ier - Chapitre II - Section 2
       n/a
       "Le conseil de laboratoire de l'Irisa soutien ...
       n/a
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       Proposition "780"
       b0b89231cc8b63c29e0ac29a8c0c215c
       2964886065
    
    
      4
       778
         Patricia Ahanda
       10522
       Citoyen
       2015-10-18 22:48:42
                       NaN
       Une cartographie en temps réel du développemen...
       Proposition
       TITRE Ier - Chapitre Ier - Section 1
       n/a
       "La question du d\u00e9ploiement de la fibre o...
       n/a
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       Proposition "778"
       cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b
       3400967663



In [7]:

    
contenus = df.groupby('Type de contenu')



In [8]:

    
contenus.count()









    Out[8]:






  
    
      
      Identifiant
      Auteur
      Id de l'auteur
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      Arguments pour
      Arguments contre
      Real identifiant
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Id anonymise de l'Auteur int
    
    
      Type de contenu
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
  
  
    
      Argument
         5990
        1890
        1890
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      Modification
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         491
         491
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         1387
         1387
    
    
      Proposition
          692
         692
         692
          692
          692
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          692
    
    
      Source
          415
         273
         273
          415
          415
           43
          415
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      Vote
       147637
       16972
       16972
       147637
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       147637
       147637
       147637

Votes analysis



In [9]:

    
votes_only = df[df['Type de contenu'] == 'Vote']



In [10]:

    
votes = votes_only[["Id anonymise de l'Auteur md5",'Catégorie','Li\xc3\xa9 \xc3\xa0 :']]



In [11]:

    
def getType(a):
    return parseLinkField(a)['Type de contenu']
def getIdCont(a):
    return parseLinkField(a)['Link']



In [14]:

    
votes['Type de contenu']=votes['Li\xc3\xa9 \xc3\xa0 :'].map(getType)



In [15]:

    
votes['Id Content']=votes['Li\xc3\xa9 \xc3\xa0 :'].map(getIdCont)



In [16]:

    
votes.head(5)









    Out[16]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Catégorie
      Lié à :
      Type de contenu
      Id Content
    
  
  
    
      692
       ace27604697eb998a4b9177584fba8ae
       Mitigé
       Proposition "79"
       Proposition
       79
    
    
      693
       e43ff226a1a03efb0682c655581808e9
       Mitigé
       Proposition "73"
       Proposition
       73
    
    
      694
       4867b6518cea7f0cd4fbe823dcbcddee
       Mitigé
       Proposition "68"
       Proposition
       68
    
    
      695
       f2ec0c3c46b8814f0c531a4838271f08
       Mitigé
       Proposition "79"
       Proposition
       79
    
    
      696
       7191b5f27b6773e60813616e6838fcf9
       Mitigé
       Proposition "73"
       Proposition
       73

Users



In [17]:

    
users = df.drop_duplicates(subset="Id anonymise de l'Auteur md5")["Id anonymise de l'Auteur md5"].to_frame()



In [18]:

    
users.sort("Id anonymise de l'Auteur md5").head(5)









    Out[18]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
    
  
  
    
      85625
       000069ff1aaeb7e3ccc6be0399cd5dc5
    
    
      34416
       00011f405236a9bf64846a25e592e3f6
    
    
      51930
       0007e78f1f444f94481843e92c9d7ca3
    
    
      71750
       0008851ceb1d1c426402df926b8c974b
    
    
      97358
       0009543797e17cb64634ef66b42ff163



In [19]:

    
type(users)









    Out[19]:





pandas.core.frame.DataFrame

Content



In [20]:

    
content = df[(df['Total des votes']!='0') & (df['Total des votes']!='n/a')]



In [21]:

    
content.groupby('Type de contenu').count()









    Out[21]:






  
    
      
      Identifiant
      Auteur
      Id de l'auteur
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      Arguments contre
      Real identifiant
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Id anonymise de l'Auteur int
    
    
      Type de contenu
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
  
  
    
      Argument
       4147
       1339
       1339
       4147
       4147
       347
       4147
       4147
       4147
       4147
       4147
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       4147
       4147
    
    
      Modification
       1293
        466
        466
       1293
       1293
       199
       1293
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       1293
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       1293
       1293
       1293
       1293
       1293
    
    
      Proposition
        684
        684
        684
        684
        684
       135
        684
        684
        684
        684
        684
        684
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        684
        684
        684
        684
    
    
      Source
        185
        119
        119
        185
        185
        17
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        185
        185
        185
        185



In [21]:



In [22]:

    
content.groupby("Id de l'auteur").count()









    Out[22]:






  
    
      
      Identifiant
      Auteur
      Type de profil
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      Modification
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        1
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      30356
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        1
        1
        1
        1
        1
    
  

598 rows × 23 columns



In [22]:



In [22]:

Tangui's stuff



In [23]:

    
import sys
import pandas as pd

consultation1 = pd.read_csv("data/2015-11-30_projet-de-loi-numerique_consultation.anon.csv", encoding='utf-8')
consultation1.columns = [u'Identifiant', u'Auteur', u"Id de l'auteur", u'Type de profil', u'Création', u'Modification', u'Titre', u'Type de contenu', u'Catégorie', u'Lié à :', u'Contenu', u'Lien', u'Score', u'Total des votes', u'Votes pour', u'Votes mitigés', u'Votes contre', u'Sources', u'Total des arguments', u'Arguments pour', u'Arguments contre', u'Real identifiant', u"Id anonymise de l'Auteur md5", u"Id anonymise de l'Auteur int"]
consultation1.index = consultation1["Real identifiant"]
consultation1 = consultation1[consultation1["Type de contenu"] != "Vote"]
consultation2 = pd.read_csv("data/2015-11-30_projet-de-loi-numerique_consultation.anon.csv", encoding='utf-8')
consultation2.columns = [u'Identifiant 2', u'Votant', u"Id du votant", u'Type de profil votant', u'Création vote', u'Modification vote', u'Titre 2', u'Type de contenu 2', u'Catégorie 2', u'lien Real identifiant', u'Contenu 2', u'Lien 2', u'Score 2', u'Total des votes 2', u'Votes pour 2', u'Votes mitigés 2', u'Votes contre 2', u'Sources 2', u'Total des arguments 2', u'Arguments pour 2', u'Arguments contre 2', u'Real identifiant 2', u"Id anonymise du votant md5", u"Id anonymise du votant int"]
consultation2.index = consultation2["lien Real identifiant"]
consultation2 = consultation2[consultation2["Type de contenu 2"] == "Vote"]
consultation2 = consultation2[consultation2[u"Catégorie 2"] == "Pour"]
voter2contrib = consultation1.join(consultation2)[["Id anonymise de l'Auteur md5", "Id anonymise du votant md5", "Real identifiant"]]
voter2contribvote = voter2contrib.groupby(["Id anonymise de l'Auteur md5",'Id anonymise du votant md5']).count().reset_index()



In [24]:

    
voter2contrib.head(3)









    Out[24]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Id anonymise du votant md5
      Real identifiant
    
  
  
    
      Argument "10"
       dabb33d33b0c2215d32b5115ab670770
       9bd7fb94576ddc568e19d05a097885a7
       Argument "10"
    
    
      Argument "10"
       dabb33d33b0c2215d32b5115ab670770
       0f99b5c41530d5ffa1670c4023b99247
       Argument "10"
    
    
      Argument "10"
       dabb33d33b0c2215d32b5115ab670770
       ab9ecaf95088188b76b006cdc8a3f761
       Argument "10"



In [25]:

    
type(voter2contribvote)









    Out[25]:





pandas.core.frame.DataFrame



In [26]:

    
voter2contribvote.reset_index()









    Out[26]:






  
    
      
      index
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Id anonymise du votant md5
      Real identifiant
    
  
  
    
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       6f721b03320332e5ec5197c4a78468fb
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           2
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       7d35d935e2f950995d33e387ce564929
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           3
       002ac77670effaab2d305426ae7580c8
       dbe7c091e745536c1e153c7bf9ce9060
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       e45e802c45c6e150bca4644d38ddebd6
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       569da28aa13a257839271c4214fa0253
       1
    
    
      7    
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       002dac6af290451f7a7f7366f00b6050
       b8141c15cd95232cff8a5945e8eeb4fe
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       005beaf1d8990b6057dd96dcedab046b
       55b94b9c27c79532de79e3cd2d48d6b5
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       005beaf1d8990b6057dd96dcedab046b
       592cd1e45c6709928c6e7e27671932de
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       78ce3688042e05d2e2bf8fa2ffcce621
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       bcb2c528a34f2f4722d8b81f26e39398
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       005beaf1d8990b6057dd96dcedab046b
       d925a08446e3808214ac54613768b4e5
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       0062d48e47ac8110d3ce5536a1c7be66
       25ae9009dd7739d93a951828301cd49e
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       008291b4409b5e13f3f7736225b3ad3a
       2e92acd77cd2000b6fc6aa52d5ed17d1
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       008291b4409b5e13f3f7736225b3ad3a
       3e0e728d7726545c032cc377d2462cd7
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       008291b4409b5e13f3f7736225b3ad3a
       5347327ea3c849437ea6198bdec59020
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          18
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       200faf822ca87c106924ef5bb5fd298a
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      19   
          19
       009cdc658da01828d21df27f296e4972
       316559694fb1092a11c34f771294dfbc
       1
    
    
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          20
       009cdc658da01828d21df27f296e4972
       4d1682728518159f9177e18e46bbab36
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          21
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       4dab44c1a12a70ab4c599a324e7a8c36
       1
    
    
      22   
          22
       009cdc658da01828d21df27f296e4972
       4fc3a306227c71cf671686e0d125aae7
       1
    
    
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       009cdc658da01828d21df27f296e4972
       ac6e5aa7225e3f910cf6ab86c784c319
       1
    
    
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          24
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       c04ebdcfcd83a6ca73477d04df18634a
       1
    
    
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          25
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       fa9fa32fbe20cc9cd18f4684e11389b8
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          26
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      ...
      ...
      ...
      ...
      ...
    
    
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       22a05ea516686518c3cca182643eb91e
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       60d6ebf538c4692aee854c79f80dedd4
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       a50fcb700523f59e072eefdb83635160
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       c13476f40cc86ef41f0f6a19da07dd6b
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       cb0a8c0d5af8b3a26b7e6d27ed2c219a
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       d3e5879308f36e2df25a6ec945eb5cf9
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       fab4fde8feaa4a10df95f7e9cb901d27
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       78948
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       78949
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       78950
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       78951
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       69383159ca77d693b8798e4ee2ba587b
       1
    
    
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       78952
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       78953
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      78954
       78954
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       b672041f7e844dad58c160ffa4f2df5d
       1
    
    
      78955
       78955
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       b7cf7b6e750c0dfbe513a6f55896bf88
       1
    
    
      78956
       78956
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       bcfacc683a5ba2847c49936a3d0f8421
       1
    
    
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       78957
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       d8704da0f23e95c3a77b1ae101e20ca2
       1
    
    
      78958
       78958
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       f5a48af7977e5425139ec9209db7e53b
       1
    
    
      78959
       78959
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       fab4fde8feaa4a10df95f7e9cb901d27
       1
    
    
      78960
       78960
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       ffb7f7b16b98f09be86d364102f88d84
       1
    
    
      78961
       78961
       ffd8d1027d813fc8c820ceff7f8195a5
       78ce3688042e05d2e2bf8fa2ffcce621
       1
    
    
      78962
       78962
       ffd8d1027d813fc8c820ceff7f8195a5
       fab4fde8feaa4a10df95f7e9cb901d27
       1
    
    
      78963
       78963
       ffdfd68449fbb8d11302cfdd1188ffd5
       0ac467c0d08f127c511a2744764bcad2
       1
    
    
      78964
       78964
       ffdfd68449fbb8d11302cfdd1188ffd5
       3db7a88dd8a8ebc2532f525f1262546c
       1
    
    
      78965
       78965
       ffdfd68449fbb8d11302cfdd1188ffd5
       947bc5f562c0fd92d3927843aca79c4e
       1
    
  

78966 rows × 4 columns



In [27]:

    
contrib2keep = voter2contribvote.groupby("Id anonymise de l'Auteur md5").count().sort('Real identifiant', ascending=False).head(30)



In [28]:

    
contrib2keep.head(5)









    Out[28]:






  
    
      
      Id anonymise du votant md5
      Real identifiant
    
    
      Id anonymise de l'Auteur md5
      
      
    
  
  
    
      6061c91729e6cc8852c84b1d5e52d780
       5606
       5606
    
    
      60a91aaec52bd85ad7250c862857eb42
       4043
       4043
    
    
      cad1bfc92fdae2f04875ceb989d4e544
       2859
       2859
    
    
      b12a15d8f3ca2e0f029512e9c718f15c
       2648
       2648
    
    
      aaaa0a618d3dc7e7d2380e580b64ec7a
       2634
       2634



In [29]:

    
contrib2keep.transpose()









    Out[29]:






  
    
      Id anonymise de l'Auteur md5
      6061c91729e6cc8852c84b1d5e52d780
      60a91aaec52bd85ad7250c862857eb42
      cad1bfc92fdae2f04875ceb989d4e544
      b12a15d8f3ca2e0f029512e9c718f15c
      aaaa0a618d3dc7e7d2380e580b64ec7a
      e88d1b603e19a4097cef3c96088ea548
      d0263a67f578edb1ae620b2293935134
      3c5feceac3d93f45d1739e93545aafe1
      189b40cc73eaba64c1d2a6de47e29d53
      6f55b6778fe3f6d92d746222222b2c8b
      f0083a86e84c368ca0b4bccd4c447415
      b82b6bd206994287c032f8651b7e92ed
      bcbfd15082682e0be238aaafa1529b63
      c8462ee355300c0e28a0e0433ab3b335
      30d690455ebf223af7f6b96d14325fb6
      cdbd6ec745ea0f4b4e2bb18aca5dd7ce
      300ae0735cef89730b15c78de6303ef6
      cf5abb3d42e57eae7773cb84ba172fe6
      f0167daee41b4bf92894629adeece263
      bea597059e935e962f77f481079eb27f
      ac006fd004c8647567066970827277ba
      f8370933e09d1ee7c23ccd91275a2f23
      a8b2f48a1c25de1869ea04fc9bf67551
      f47c3f1650078e3c40efef31e952b622
      9747667df6fb5be03280a4dc78c0fed3
      c6bdc59c0544658230125e2d6af1a447
      fd3abc7b9bbda4ad39d8fb58f168e97a
      81ba64b3259284e18e06cfde00cedf68
      55c3dfd4ec935706951a8af962c9ade4
      a4dde51891d26844246c4123ff5096c3
    
  
  
    
      Id anonymise du votant md5
       5606
       4043
       2859
       2648
       2634
       2012
       1827
       1822
       1705
       1633
       1539
       1036
       1021
       840
       823
       770
       650
       640
       584
       582
       565
       550
       536
       527
       517
       511
       481
       453
       418
       418
    
    
      Real identifiant
       5606
       4043
       2859
       2648
       2634
       2012
       1827
       1822
       1705
       1633
       1539
       1036
       1021
       840
       823
       770
       650
       640
       584
       582
       565
       550
       536
       527
       517
       511
       481
       453
       418
       418



In [30]:

    
def HowManyVoteFromHimToContrib(voter, author):
    #res = voter2contrib.groupby(["Id anonymise de l'Auteur md5", 'Id anonymise du votant md5']).count()
    res = voter2contrib[(voter2contrib["Id anonymise de l'Auteur md5"]==author) & (voter2contrib['Id anonymise du votant md5']==voter)]
    return res.count().get_value(0,3)



In [31]:

    
HowManyVoteFromHimToContrib('ab9ecaf95088188b76b006cdc8a3f761','dabb33d33b0c2215d32b5115ab670770')









    Out[31]:





1



In [32]:

    
votes.head(5)









    Out[32]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
      Catégorie
      Lié à :
      Type de contenu
      Id Content
    
  
  
    
      692
       ace27604697eb998a4b9177584fba8ae
       Mitigé
       Proposition "79"
       Proposition
       79
    
    
      693
       e43ff226a1a03efb0682c655581808e9
       Mitigé
       Proposition "73"
       Proposition
       73
    
    
      694
       4867b6518cea7f0cd4fbe823dcbcddee
       Mitigé
       Proposition "68"
       Proposition
       68
    
    
      695
       f2ec0c3c46b8814f0c531a4838271f08
       Mitigé
       Proposition "79"
       Proposition
       79
    
    
      696
       7191b5f27b6773e60813616e6838fcf9
       Mitigé
       Proposition "73"
       Proposition
       73

Consolidate



In [48]:

    
users.head(5)









    Out[48]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
    
  
  
    
      0
       c2978e56db5048ed367624d9e78a5091
    
    
      1
       cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b
    
    
      2
       8f454b28b7fec5b96bb60990b71e29a0
    
    
      3
       b0b89231cc8b63c29e0ac29a8c0c215c
    
    
      5
       d1631121af7c58eedc00a8ed194aae1a



In [156]:

    
%timeit
i=1
name_field = "vote4contrib_%s" % i
author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))









    



---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-156-af71f00fbc2a> in <module>()
      3 name_field = "vote4contrib_%s" % i
      4 author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
----> 5 users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.pyc in map(self, arg, na_action)
   2006                                      index=self.index).__finalize__(self)
   2007         else:
-> 2008             mapped = map_f(values, arg)
   2009             return self._constructor(mapped,
   2010                                      index=self.index).__finalize__(self)

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/lib.so in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:56520)()

<ipython-input-156-af71f00fbc2a> in <lambda>(x)
      3 name_field = "vote4contrib_%s" % i
      4 author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
----> 5 users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))

<ipython-input-132-6197e78e23b3> in HowManyVoteFromHimToContrib(voter, author)
      1 def HowManyVoteFromHimToContrib(voter, author):
      2     #res = voter2contrib.groupby(["Id anonymise de l'Auteur md5", 'Id anonymise du votant md5']).count()
----> 3     res = voter2contrib[(voter2contrib["Id anonymise de l'Auteur md5"]==author) & (voter2contrib['Id anonymise du votant md5']==voter)]
      4     return res.count().get_value(0,3)

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.pyc in wrapper(self, other)
    589         else:
    590 
--> 591             mask = isnull(self)
    592 
    593             values = self.get_values()

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/common.pyc in isnull(obj)
    204     pandas.notnull: boolean inverse of pandas.isnull
    205     """
--> 206     return _isnull(obj)
    207 
    208 

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/common.pyc in _isnull_new(obj)
    214         raise NotImplementedError("isnull is not defined for MultiIndex")
    215     elif isinstance(obj, (ABCSeries, np.ndarray, pd.Index)):
--> 216         return _isnull_ndarraylike(obj)
    217     elif isinstance(obj, ABCGeneric):
    218         return obj._constructor(obj._data.isnull(func=isnull))

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/common.pyc in _isnull_ndarraylike(obj)
    297             else:
    298                 result = np.empty(shape, dtype=bool)
--> 299                 vec = lib.isnullobj(values.ravel())
    300                 result[...] = vec.reshape(shape)
    301 

KeyboardInterrupt:



In [152]:

    
for i in range(0,30):
    print i
    name_field = "vote4contrib_%s" % i
    author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
    users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))









    



0






    



---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-152-c95b6015df05> in <module>()
      3     name_field = "vote4contrib_%s" % i
      4     author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
----> 5     users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/series.pyc in map(self, arg, na_action)
   2006                                      index=self.index).__finalize__(self)
   2007         else:
-> 2008             mapped = map_f(values, arg)
   2009             return self._constructor(mapped,
   2010                                      index=self.index).__finalize__(self)

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/lib.so in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:56520)()

<ipython-input-152-c95b6015df05> in <lambda>(x)
      3     name_field = "vote4contrib_%s" % i
      4     author = contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(i)
----> 5     users[name_field] = users["Id anonymise de l'Auteur md5"].map(lambda x: HowManyVoteFromHimToContrib(x, author))

<ipython-input-132-6197e78e23b3> in HowManyVoteFromHimToContrib(voter, author)
      1 def HowManyVoteFromHimToContrib(voter, author):
      2     #res = voter2contrib.groupby(["Id anonymise de l'Auteur md5", 'Id anonymise du votant md5']).count()
----> 3     res = voter2contrib[(voter2contrib["Id anonymise de l'Auteur md5"]==author) & (voter2contrib['Id anonymise du votant md5']==voter)]
      4     return res.count().get_value(0,3)

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.pyc in wrapper(self, other)
    598 
    599             # scalars
--> 600             res = na_op(values, other)
    601             if np.isscalar(res):
    602                 raise TypeError('Could not compare %s type with Series'

/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/ops.pyc in na_op(x, y)
    556                     result = lib.vec_compare(x, y, op)
    557             else:
--> 558                 result = lib.scalar_compare(x, y, op)
    559         else:
    560 

KeyboardInterrupt:



In [147]:

    
contrib2keep.reset_index()["Id anonymise de l'Auteur md5"].get_value(2)









    Out[147]:





u'cad1bfc92fdae2f04875ceb989d4e544'



In [149]:

    
users.head(5)









    Out[149]:






  
    
      
      Id anonymise de l'Auteur md5
    
  
  
    
      0
       c2978e56db5048ed367624d9e78a5091
    
    
      1
       cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b
    
    
      2
       8f454b28b7fec5b96bb60990b71e29a0
    
    
      3
       b0b89231cc8b63c29e0ac29a8c0c215c
    
    
      5
       d1631121af7c58eedc00a8ed194aae1a

Let's do a K-Means



In [1]:

    
from sklearn.cluster import KMeans



In [78]:

    
dataset = users



In [ ]:



In [77]:

    
kmeans = KMeans



In [79]:

    
kmeans.fit(dataset)









    



---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-79-32d15abcc92d> in <module>()
----> 1 kmeans.fit(dataset)

TypeError: unbound method fit() must be called with KMeans instance as first argument (got DataFrame instance instead)



In [ ]:

NetworkX



In [33]:

    
import networkx as nx
import community



In [35]:

    
VoteGraph = nx.from_pandas_dataframe(votes, "Id anonymise de l'Auteur md5",'Li\xc3\xa9 \xc3\xa0 :')



In [36]:

    
parts = community.best_partition(VoteGraph)



In [37]:

    
values = [parts.get(node) for node in VoteGraph.nodes()]



In [38]:

    
import matplotlib.pyplot as plt



In [39]:

    
%matplotlib inline



In [41]:

    
partition = community.best_partition(VoteGraph)



In [47]:

    
UserCom = pd.DataFrame(partition.items(), columns=['UserId','Community'])



In [48]:

    
UserCom.head(5)









    Out[48]:






  
    
      
      UserId
      Community
    
  
  
    
      0
       5f7215c6e137b20911c14086711510fc
        4
    
    
      1
       700c05ed1775a8700589737094ae812d
       17
    
    
      2
                        Argument "5261"
        0
    
    
      3
       ff1abcbf477045f3aa54587b6d0187b6
        0
    
    
      4
       0f31e1936d6bc55d94864d3fad9c5657
        1



In [56]:

    
UserCom.groupby('Community').count().sort('UserId', ascending=False)



In [ ]:



In [ ]:



In [ ]:



In [ ]:



In [46]:

    
#drawing
size = float(len(set(partition.values())))
pos = nx.spring_layout(VoteGraph)
count = 0.
for com in set(partition.values()) :
    count = count + 1.
    list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                if partition[nodes] == com]
    nx.draw_networkx_nodes(VoteGraph, pos, list_nodes, node_size = 20,
                                node_color = str(count / size))


nx.draw_networkx_edges(VoteGraph,pos, alpha=0.5)
plt.show()









    



---------------------------------------------------------------------------
MemoryError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-1e20f01c4cd4> in <module>()
      1 #drawing
      2 size = float(len(set(partition.values())))
----> 3 pos = nx.spring_layout(VoteGraph)
      4 count = 0.
      5 for com in set(partition.values()) :

/home/tarnefys/.local/lib/python2.7/site-packages/networkx/drawing/layout.pyc in fruchterman_reingold_layout(G, dim, k, pos, fixed, iterations, weight, scale, center)
    298         pos = _sparse_fruchterman_reingold(A, dim, k, pos_arr, fixed, iterations)
    299     except:
--> 300         A = nx.to_numpy_matrix(G,weight=weight)
    301         if k is None and fixed is not None:
    302            # We must adjust k by domain size for layouts that are not near 1x1

/home/tarnefys/.local/lib/python2.7/site-packages/networkx/convert_matrix.pyc in to_numpy_matrix(G, nodelist, dtype, order, multigraph_weight, weight, nonedge)
    367     else:
    368         # Graph or DiGraph, this is much faster than above
--> 369         M = np.zeros((nlen,nlen), dtype=dtype, order=order) + np.nan
    370         for u,nbrdict in G.adjacency_iter():
    371             for v,d in nbrdict.items():

MemoryError:



In [ ]:

	Identifiant	Auteur	Id de l'auteur	Type de profil	Création	Modification	Titre	Type de contenu	Catégorie	Lié à :	Contenu	Lien	Score	Total des votes	Votes pour	Total des arguments	Arguments pour	Real identifiant	Id anonymise de l'Auteur md5	Id anonymise de l'Auteur int
0	779	Michel LEBON	118	Citoyen	2015-10-18 23:25:02	2015-10-18 23:54:24	Accompagner d'une régulation adaptée l'object...	Proposition	TITRE III - Chapitre Ier - Section 1	n/a	"Art 23 quater\n\n\nCet article engage l'ARCEP...	n/a	1	1	1	1	1	Proposition "779"	c2978e56db5048ed367624d9e78a5091	3264712278
1	782	Patricia Ahanda	10522	Citoyen	2015-10-18 23:54:00	NaN	Mise en place d'un guide de l'élu en charge du...	Proposition	TITRE III - Chapitre Ier - Section 1	n/a	"La probl\u00e9matique du num\u00e9rique est i...	n/a	1	1	1	0	0	Proposition "782"	cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b	3400967663
2	781	Jérôme B.	12312	Citoyen	2015-10-18 23:33:09	NaN	Créer un "Web français certifié"	Proposition	TITRE Ier - Chapitre Ier - Section 2	n/a	"Donner corps \u00e0 l'\u00e9tat num\u00e9riqu...	n/a	1	1	1	0	0	Proposition "781"	8f454b28b7fec5b96bb60990b71e29a0	2403683112
3	780	QUEGUINER CHARLES	30458	Citoyen	2015-10-18 23:25:07	NaN	contre : le délai d'embargo sur les publicatio...	Proposition	TITRE Ier - Chapitre II - Section 2	n/a	"Le conseil de laboratoire de l'Irisa soutien ...	n/a	0	0	0	0	0	Proposition "780"	b0b89231cc8b63c29e0ac29a8c0c215c	2964886065
4	778	Patricia Ahanda	10522	Citoyen	2015-10-18 22:48:42	NaN	Une cartographie en temps réel du développemen...	Proposition	TITRE Ier - Chapitre Ier - Section 1	n/a	"La question du d\u00e9ploiement de la fibre o...	n/a	1	1	1	0	0	Proposition "778"	cab6a5eff98dd29e399209300332ed5b	3400967663

	Identifiant	Auteur	Id de l'auteur	Type de profil	Création	Modification	Titre	Catégorie	Lié à :	Contenu	Lien	Score	Total des votes	Votes pour	Votes mitigés	Votes contre	Sources	Total des arguments	Arguments pour	Arguments contre	Real identifiant	Id anonymise de l'Auteur md5	Id anonymise de l'Auteur int
Type de contenu
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Modification	1387	491	491	1387	1387	216	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387	1387
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Source	415	273	273	415	415	43	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415	415
Vote	147637	16972	16972	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637	147637

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	Identifiant	Auteur	Id de l'auteur	Type de profil	Création	Modification	Titre	Catégorie	Lié à :	Contenu	Lien	Score	Total des votes	Votes pour	Votes mitigés	Votes contre	Sources	Total des arguments	Arguments pour	Arguments contre	Real identifiant	Id anonymise de l'Auteur md5	Id anonymise de l'Auteur int
Type de contenu
Argument	4147	1339	1339	4147	4147	347	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147	4147
Modification	1293	466	466	1293	1293	199	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293	1293
Proposition	684	684	684	684	684	135	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684	684
Source	185	119	119	185	185	17	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185	185

	Identifiant	Auteur	Type de profil	Création	Modification	Titre	Type de contenu	Catégorie	Lié à :	Contenu	Lien	Score	Total des votes	Votes pour	Votes mitigés	Votes contre	Sources	Total des arguments	Arguments pour	Arguments contre	Real identifiant	Id anonymise de l'Auteur md5	Id anonymise de l'Auteur int
Id de l'auteur
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