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27ed52c757
160
analyse_rps.py
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160
analyse_rps.py
Normal file
@ -0,0 +1,160 @@
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import matplotlib.pyplot as plt
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from matplotlib.backends import backend_pdf
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import pandas as pd
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import os
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dict_color = {
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'mood' : {'good_mood': '#0000FF', 'mood': '#d0ef16', 'bad_mood': '#FF0000'},
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||||
'yes/no' : {'oui': '#0000FF', 'non': '#FF0000'},
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'+/-': {
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'+ + +': '#0000FF',
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||||
'+ +': '#05f57f',
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'+': '#069f05',
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||||
'-': '#d0ef16',
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'- -': '#f57a02',
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'- - -': '#FF0000'
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},
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'text': {
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'toujours': '#0000FF',
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'souvent': '#069f05',
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'rarement': '#d0ef16',
|
||||
'jamais': '#FF0000',
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}
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||||
}
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good_mood = [
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'Passionnant','Bien','apaiser','évoluer','amélioration','entraide','Intérêt','Changement','Enrichissant','passion','Confiance', # Mot clef 1
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||||
'Valorisant','Motivant','Convivialité','confiance','Evolutif','varié','Valeurs', # Mot clef 2
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||||
'Utile','dynamiser','Reconnaissance','Bienveillance','bonne équipe','Motivation','dialogue', # Mot clef 3
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]
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bad_mood = [
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||||
'solitude','instabilité','lourd','Frustration','Surcharge','désorganisation', # Mot clef 1
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||||
"pas d'évolution",'Usant','Pertinence ?','débordé','fatiguer','trop administratif','Stress','auto-apprentissage','Peu de cadrage','Pression','démotiver', # Mot clef 2
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||||
'clivage métier','Bouche-trou','empêché','bloquer','Frustrant','stress','Débordé','Surcharge','peu de moyen','tension','budget serré', # Mot clef 3
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||||
]
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mood = [
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||||
'responsabilité','intéressant','Diversifié','interrogation','Autonomie', # Mot clef 1
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||||
'devoir','initiative','Evolution', # Mot clef 2
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||||
'occupation','Routine', # Mot clef 3
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]
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invers = [
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"j'utilise des produits chimiques.", # 12
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"il m arrive de supporter seul(e) le poids des décisions et la prise de risques.", # 17
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"j'ai un temps contraint.", # 20
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||||
"je travaille de nuit.", # 21
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||||
"je travaille les weekends ou les jours fériés.", # 22
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||||
"il y a des dysfonctionnement dans le déroulement de mon travail.", # 32
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||||
"il m'arrive d'avoir peur pendant mon travail.", # 40
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||||
"il m'arrive de travailler dans l'urgence (imprévus...).", # 41
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"il m'arrive d'être dérangé par des sollicitations (téléphone, conseils, etc.) lorsque j'aurais besoin de me concentrer.", # 42
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||||
"il m'arrive de mal dormir parce que je pense à mon travail.", # 43
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||||
"il m'arrive de contourner les procédures de travail.", # 44
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||||
"il m'arrive de venir au travail à contrecoeur.", # 45
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||||
"il m'arrive de ressentir de l'ennui dans mon travail.", # 46
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||||
"les mutations technologiques constituent une contrainte dans la mise en oeuvre de mes missions.", # 48
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||||
"les mutations stratégiques constituent une contrainte dans la mise en oeuvre de mes missions.", # 49
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||||
"Au cours des dernières années, mon travail est devenu de plus en plus exigeant.", # 55
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||||
"j'ai fait l'objet de discriminations liées à mon sexe, mon âge, ma religion, mon handicap, ou encore mon orientation sexuelle.", # 57
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||||
"j'ai déjà travaillé alors que j'étais malade.", # 58
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||||
"j'ai fait l'objet de violences physiques au travail.", # 59
|
||||
"j'ai souffert de violences psychologiques.", # 60
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||||
"j'ai vécu des difficultés relationnelles au travail.", # 62
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||||
"je crains de perdre mon emploi.", # 69
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||||
"j'envisage de quitter ma structure.", # 72
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]
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# ajouter "Ma structure" à partir de la diapo 25 jusqu'à la 30
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# ajouter "Il m'arrive" à partir de la diapo 40 jusqu'à la 46
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def sort_plot(values,colors,invers=False):
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||||
name_index = values.index.name
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||||
name_col = values.name
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df = values.reset_index()
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||||
df['idx'] = None
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||||
for i,c in enumerate(colors.keys()):
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||||
if c in df[name_index].tolist():
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||||
df.loc[df[name_index]==c,'idx'] = i
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||||
df.set_index('idx',inplace=True)
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||||
df.sort_index(inplace=True)
|
||||
df.set_index(name_index,inplace=True)
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||||
return df[name_col]
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||||
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||||
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||||
def color_plot(data_list):
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||||
for d in dict_color.values():
|
||||
if any(k in data_list for k in d.keys()):
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||||
return d
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||||
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||||
def keyword_plot(data):
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||||
color = dict_color['mood']
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||||
ax = (pd.Series({
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||||
'mots positifs': data.isin(good_mood).value_counts()[True] if any(data.isin(good_mood)) else 0,
|
||||
'mots neutres': data.isin(mood).value_counts()[True] if any(data.isin(mood)) else 0,
|
||||
'mots négatifs': data.isin(bad_mood).value_counts()[True] if any(data.isin(bad_mood)) else 0,
|
||||
# 'autre':0
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||||
})
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||||
.plot
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||||
.pie(
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||||
y='quantite',
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||||
title=data.name,
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||||
figsize=(5, 5),
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||||
legend=True,
|
||||
ylabel='',
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||||
# colors = [*[i for i in color.values()],'#069f05'],
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||||
colors = [i for i in color.values()],
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||||
fontsize=11,
|
||||
autopct='%1.1f%%', # pourcentage sur 1 chiffre apres la virgule de chaque portion
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||||
))
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||||
ax.title.set_fontweight('bold')
|
||||
return ax
|
||||
|
||||
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||||
def make_plot(data):
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||||
color = color_plot(data.unique())
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||||
vals = sort_plot(data.value_counts(),color)
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||||
if data.name in invers:
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||||
lst_color = []
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||||
[[x,*lst_color] for x in color.values()]
|
||||
color = dict(zip(color.keys(),list(reversed(color.values()))))
|
||||
ax = (vals
|
||||
.plot
|
||||
.pie(
|
||||
y='quantite',
|
||||
title=data.name.capitalize(),
|
||||
figsize=(5, 5),
|
||||
legend=True,
|
||||
ylabel='',
|
||||
colors = [color[i] for i in vals.index],
|
||||
fontsize=11,
|
||||
autopct='%1.1f%%', # pourcentage sur 1 chiffre apres la virgule de chaque portion
|
||||
))
|
||||
ax.title.set_fontweight('bold')
|
||||
ax.title.set_wrap(True)
|
||||
return ax
|
||||
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||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
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||||
PATH = '/media/colas/SRV/FICHIERS/Délégués Personnel_CSE/6_Enquêtes/Enquêtes RPS'
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||||
file = 'Enquete_Nat_RPS_2023_CEN_ISERE.xlsx'
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||||
df = pd.read_excel(os.path.join(PATH,file))
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||||
df.drop(columns=['Année','Votre CEN','Séquentiel','id'], inplace=True, errors='ignore')
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||||
pdf = backend_pdf.PdfPages(os.path.join(PATH,'ANALYSE',"Analyse 2023.pdf"))
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||||
for i,c in enumerate(df.columns):
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||||
if i in range(24,30): df[c].name = 'ma structure ' + df[c].name
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||||
if i in range(39,46): df[c].name = "il m'arrive " + df[c].name
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||||
fig = keyword_plot(df[c]) if c.startswith('Mot clef') else make_plot(df[c])
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||||
pdf.savefig(
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fig.get_figure(),
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transparent=True
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||||
)
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||||
fig.clear()
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||||
|
||||
pdf.close()
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# c = 'Mot clef 1'
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# data = df[c]
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