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cartera_digital_completo.py
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Oct 19 10:42:59 2020
@author: ALOP
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 4 11:54:09 2019
@author: Noux
@proyecto: Análisis de ejes Transversales para BID.
El presente código ha sido creado con el fin de realizar un procesamiento de texto y búsqueda de palabras,
por medio de los cuales asignaremos una clasificación de acuerdo a un diccionario previamente establecido.
Este diccionario ha sido creado por los expertos de BID, las cuales han determinado palabras claves con lo
cual se puede clasificar el tipo de Producto al que se refiere el texto, es decir, clasificar en un texto
tipo DIGITAL, NO DIGITAL y SIN DEFINIR.
La categoría SIN DEFINIR se refiere a que menciona palabras que por si sola aún no se puede clasificar el
texto y por lo cual depende del sentido de la frase para poder clasificarlas.
En este sentido y con la necesidad de clasificar de manera rápida y correcta a estos archivos, se crea un
diccionario adicional ya no de palabras, sino de un conjunto de palabras, las cuales explicar si el texto
es DIGITAL o no lo es.
"""
import sys
sys.stdout.encoding
'UTF-8'
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import unicodedata
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from nltk.corpus import stopwords
from itertools import chain
from datetime import datetime, date, time, timedelta
import re, string
from textblob import TextBlob
import os
import time
############## Lectura del archivo portafolio #############################
path = 'C:/Users/alop/OneDrive - Inter-American Development Bank Group/Desktop/GitRepositories/calculo_cartera_digital_scl'
#
#Metadatos=pd.ExcelFile('06.18.19 - Portfolio Ejercicio 1 - 010109 061319.xlsx')
Metadatos=pd.ExcelFile(path+'/input/00_base_convergencia2019-2020.xlsx')
#Metadatos =Metadatos.parse('Raw data')
Metadatos =Metadatos.parse('Sheet1')
Metadatos.head()####ver los primeros registros de la data
Metadatos.columns.values ###Los nombres de las columnas
Metadatos.shape #####dimensiones de la data
############## Lectura del archivo diccionario #############################
####Se forma un solo diccionario
Diccionario=pd.ExcelFile(path+'/input/01_Diccionario_token_digital.xlsx')
Diccionario =Diccionario.parse('Sheet1')############Lectura de data
Diccionario.head()####ver los primeros registros de la data
Diccionario.columns.values ###Los nombres de las columnas
Diccionario.shape #####dimensiones de la data
Diccionario_En=Diccionario[['TIPO','INGLES','TOKENS']]
Diccionario_En.dropna(inplace=True)
Diccionario_En.rename(columns = {'INGLES':'PALABRAS'},inplace=True)
Diccionario_En['IDIOMA']='en'
Diccionario_Es=Diccionario[['TIPO','ESPANOL','TOKENS']]
Diccionario_Es.dropna(inplace=True)
Diccionario_Es.rename(columns = {'ESPANOL':'PALABRAS'},inplace=True)
Diccionario_Es['IDIOMA']='es'
Diccionario_Pt=Diccionario[['TIPO','PORTUGUES','TOKENS']]
Diccionario_Pt.dropna(inplace=True)
Diccionario_Pt.rename(columns = {'PORTUGUES':'PALABRAS'},inplace=True)
Diccionario_Pt['IDIOMA']='pt'
Diccionario_Fr=Diccionario[['TIPO','FRANCES','TOKENS']]
Diccionario_Fr.dropna(inplace=True)
Diccionario_Fr.rename(columns = {'FRANCES':'PALABRAS'},inplace=True)
Diccionario_Fr['IDIOMA']='fr'
Diccionario_Total = pd.concat([Diccionario_Es,Diccionario_En,Diccionario_Pt,Diccionario_Fr])
Diccionario_Total2 = Diccionario_Total[['TIPO','PALABRAS','TOKENS']].drop_duplicates()
#######Lectura de diccionario para los textos que se encuentran en sin definir #########
diccionario_bigrama = pd.read_excel(path+'/input/02_Diccionario_bigrama_digital.xlsx',sheet_name='Hoja1')
diccionario_bigrama_En=diccionario_bigrama[['TIPO','INGLES']]
diccionario_bigrama_En.dropna(inplace=True)
diccionario_bigrama_En.rename(columns = {'INGLES':'PALABRAS'},inplace=True)
diccionario_bigrama_En['IDIOMA']='en'
diccionario_bigrama_Es=diccionario_bigrama[['TIPO','ESPANOL']]
diccionario_bigrama_Es.dropna(inplace=True)
diccionario_bigrama_Es.rename(columns = {'ESPANOL':'PALABRAS'},inplace=True)
diccionario_bigrama_Es['IDIOMA']='es'
diccionario_bigrama_Pt=diccionario_bigrama[['TIPO','PORTUGUES']]
diccionario_bigrama_Pt.dropna(inplace=True)
diccionario_bigrama_Pt.rename(columns = {'PORTUGUES':'PALABRAS'},inplace=True)
diccionario_bigrama_Pt['IDIOMA']='pt'
diccionario_bigrama_Fr=diccionario_bigrama[['TIPO','FRANCES']]
diccionario_bigrama_Fr.dropna(inplace=True)
diccionario_bigrama_Fr.rename(columns = {'FRANCES':'PALABRAS'},inplace=True)
diccionario_bigrama_Fr['IDIOMA']='fr'
diccionario_bigrama = pd.concat([diccionario_bigrama_Es,diccionario_bigrama_En,diccionario_bigrama_Pt,diccionario_bigrama_Fr])
############Eliminacion de registros dobles cuyas fechas current expiration date tenga null #####################
Metadatos.columns=[w.upper() for w in Metadatos.columns]
p=datetime.strptime('1900-1-1','%Y-%m-%d')
Metadatos[['CURRENT_EXPIRATION_DATE']]=Metadatos[['CURRENT_EXPIRATION_DATE']].fillna(p)
w=Metadatos[['CURRENT_EXPIRATION_DATE']].groupby(Metadatos['OPERATION_NUMBER']).max()
w.reset_index(inplace=True)
w=w.rename(columns = {'CURRENT_EXPIRATION_DATE':'CURRENT_EXPIRATION__DATE'})
Metadatos = Metadatos.merge(w)
Metadatos = Metadatos[Metadatos['CURRENT_EXPIRATION_DATE']==Metadatos['CURRENT_EXPIRATION__DATE']]
Metadatos.drop(['CURRENT_EXPIRATION__DATE'],axis=1,inplace=True)
######################Subase donde se encuentra las columnas las cuales seran procesadas #############
Base = Metadatos[{'OPERATION_NUMBER','OPERATION_NAME',
'OBJECTIVE_ES','OBJECTIVE_EN','COMPONENT_NAME','OUTPUT_NAME','OUTPUT_DESCRIPTION'}]
#########################Generacion de stopwords ##############################################
listStopwordsEn=stopwords.words('english')
listStopwordsEs=stopwords.words('spanish')
listStopwordsFr=stopwords.words('french')
listStopwordsPt=stopwords.words('portuguese')
listStopwords= listStopwordsEn + listStopwordsEs + listStopwordsFr + listStopwordsPt +['It']
###################### FUNCIONES ###################################
def todate(text):
'''Lectura de fechas
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------
Transforma textos en fechas
Parametros:
----------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- Texto de fechas en formato '%m/%d/%Y'
Retorno
----------------------------------------------------------------------------------
date
----------------------------------------------------------------------------------
'''
fecha=datetime.strptime(text,'%m/%d/%Y')
return fecha
def limpieza_texto1(text):
'''Lectura de texto
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------
Devuelve un texto plano, eliminando simbolos o caracteres innecesario.
Parametros:
----------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- . Texto el cual va a ser procesado
Retorno
----------------------------------------------------------------------------------
string
'''
text = unicodedata.normalize('NFD', text)
text = text.encode('ascii', 'ignore')
text = text.decode("utf-8")
return str(text)
def limpieza_texto2(text,diccionario):
'''Lectura de texto
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------
Busca palabras compuestas del diccionario para poderlas identificar de mejor manera.
Las palabras que va a buscar en esta parte serán las siguientes:
banda ancha
e government
big data
data mining
on line
en linea
Si en el texto SE encuentra alguna palabra llamada ' en linea con',no será tomado en cuenta para identificar las palabras,
debido a que esta palabra se refiere a estar alineado con algo y la palbra que deseamos buscar debe estar relacionado con 'on line'.
Parametros:
----------------------------------------------------------------------------------
text (String) --- Texto el cual va a ser procesado
Retorno
----------------------------------------------------------------------------------
Numero 1 o 0 --- Si retorna 1, es porque encontro
'''
text = unicodedata.normalize('NFD', text)
text = text.encode('ascii', 'ignore')
text = text.decode("utf-8")
text=' ' + text.lower()
text = text.replace('en linea con',' ')
text=re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), ' ', text)
diccionario=diccionario[diccionario['TOKENS']==2]
# b =(text.find(' banda ancha ')>=0) | (text.find(' e government ')>=0) | (text.find(' big data ')>=0) | (text.find(' data mining ')>=0) | (text.find(' on line ')>=0) | (text.find(' data warehouse ')>=0) | (text.find(' en linea ')>=0)
a=[]
text1=' '+text+' '
for w in diccionario['PALABRAS']:
if text1.find(' '+w+' ')>=0:
a.append(w)
return a
def search_tec_inno(text):
'''Lectura de texto
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------
Busca si en el texto existen palabras que se encuentran relacionadas con la tecnologia e innovacion
Parametros:
----------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- Texto el cual va a ser procesado
Retorno
----------------------------------------------------------------------------------
Numerico 1 o 0 --- 1 indica que en el texto si existen al menos una palabra que se refiere a tecnología e innovación
0 caso contrario
'''
text = unicodedata.normalize('NFD', text)
text = text.encode('ascii', 'ignore')
text = text.decode("utf-8")
text=re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), ' ', text)
text=text.lower()
b =(text.find('tecnolog')>=0) | (text.find('technolog')>=0) | (text.find('innova')>=0)
if b==True:
a=1
else:
a=0
return a
def searchword(listWords,tokens):
'''Función de búsqueda de palabras
Descripcion
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Devuelve el listado de palabras que coinciden entre el diccionario de palabras y el texto tokenizado
Parameters
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
tokens (list) -- Diccionario de palabras a buscar a el texto
listWords (list) -- Una lista en donce incluye el texto tokenizado
Returns
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
list
'''
frozensetListWords=frozenset(listWords)
return [w for w in tokens if w in frozensetListWords]
def corpusword(text,diccionario,listStopwords):
''' Procesamiento del texto
Descripcion
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
La función recibe el texto(text), lo convierte en un texto plano, tokeniza el texto,
elimina stopwords, para finalmente realizar la búsqueda de las palabras del diccionario en el texto procesado.
Parametros
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- El texto a procesar
diccionario (Dataframe) --- Diccionario de palabras para la búsqueda
listStopwords (list) --- Lista de stopwords
Retorno
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
list
Nota
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Esta función necesita de dos funciones adicionales:
limpieza_texto1(....)
searchword(.....)
'''
tokenizer = RegexpTokenizer(r'[a-zA-Z]+')
text=limpieza_texto1(text)
tokens=tokenizer.tokenize(text)
tokens=[w for w in tokens if not w in listStopwords]
tokens=[w.lower() for w in tokens]
tokens = searchword(diccionario,tokens)
return list(set(tokens))
def singular(text):
''' Procesamiento del texto
Descripcion
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Convierte las palabras de plural a singular.
Parametros
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- El texto a procesar
Retorno
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
string
'''
y=TextBlob(text)
a=[]
for j in list(range(len(y.words))):
a.append(y.words[j].singularize())
b=' '.join(a)
return b
def searchsysteminformation(text):
''' Busqueda se sistemas de información.
Descripcion
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
La función recibe el texto(text), y busca las palabras "sistemas" e "información" y que no estén separadas
por ningún signo de puntuación. El mismo proceso para "tecnologia" e "información".
Parametros
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
text (string) --- El texto a procesar
Retorno
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Retorna:"sistema de información" o tic si encuentra las condiciones dadas.
'''
text=limpieza_texto1(text)
text=text.lower()
text=text.replace(',',' , ')
text=text.replace('.',' , ')
text=text.replace(':',' , ')
text=text.replace(';',' , ')
o=re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), ' , ', text)
o=o.split()
u=DataFrame(o,columns=['AB'])
p=u[(u['AB']=='sistema') | (u['AB']=='sistemas') | (u['AB']=='informacion') | (u['AB']=='system') | (u['AB']=='systems')
| (u['AB']==',') | (u['AB']=='information') | (u['AB']=='technologies') | (u['AB']=='technology') | (u['AB']=='tecnologias')
| (u['AB']=='tecnologia') | (u['AB']=='informacao') | (u['AB']=='sistemes') | (u['AB']=='sisteme')]['AB']
p=list(p)
p=''.join(p)
a=[]
if (p.find('systeminformation')>=0) |(p.find('sistemainformacion')>=0) | (p.find('sistemasinformacion')>=0) | (p.find('informationsystem')>=0)\
|(p.find('informationsystems')>=0) |(p.find('sistemasinformacao')>=0) |(p.find('sistemainformacao')>=0) | (p.find('sistemesinformation')>=0)\
|(p.find('sistemeinformation')>=0):
a.append('sistema de informacion')
if (p.find('informationtechnology')>=0) | (p.find('informationtechnologies')>=0) | (p.find('tecnologiasinformaciones')>=0)\
| (p.find('tecnologiasinformacion')>=0) | (p.find('tecnologiainformacion')>=0) | (p.find('tecnologiainformacao')>=0) | (p.find('tecnologiasinformacao')>=0):
a.append('tic')
return a
def repeticiones(lista1,Base,Valor):
''' Función de repetición de registros
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------------------
Esta función devuelve una lista de registros repetidos acordes al número de palabras encontradas.
Parametros
--------------------------------------------------------------------------------------------
lista1 (list) --- Es una lista de listas, en la cual cada elemento se encuentra palabras
Base (Dataframe) --- Base de datos que se esta utilizando
Valor (String) --- Nombre de la columna sobre la cual se esta realizando la búsqueda de las palabras
Retorno
---------------------------------------------------------------------------------------------
list
Nota:
-----------------------------------------------------------------------------------------------
Todos los registros procesados están asociados a un número de proyecto y en el caso del OUTPUT_NAME
adicional al número de proyecto están asociados con COMPONENT_NAME. Para poder llevar a cabo este registro
se crea esta función con el fin de indicar a que número de proyecto , o COMPONENT_NAME está asociado cada
uno de los textos procesados.
'''
conteo = DataFrame([len(x) for x in lista1],columns=["n_veces"])
conteo.index=lista1.index
repeticiones = list([np.repeat(Base[Valor][x],conteo['n_veces'][x]) for x in conteo.index])
lista_repeticiones = [y for x in repeticiones for y in x]
return lista_repeticiones
def globalfuncion(Base,Diccionario,Variable_Analizar,listStopWords):
''' Función de generación de resultados
Descripcion
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Esta función genera una data frame mostrando el nombre del proyecto, la columna que se esta analizando y
tipo de producto a lo cual se clasifico el texto.
Parametros:
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Base (DataFrame) --- Base de datos donde se encuentran la información que se va a procesar.
Diccionario (DataFrame) --- Diccionario donde se encuentran las palabras y el tipo de producto por cada palabra.
Variable_Analizar (String) --- Nombre de la columna sobre la cual se va a realizar el procesamiento del texto.
listStopWords (list) --- Lista de stopwords
Retorno:
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
DataFrame
Nota:
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Esta función depende de las siguientes funciones:
repeticiones(....)
corpusword(.....)
search_tec_inno(......)
limpieza_texto1(text)
'''
Idioma='PALABRAS'
if(Variable_Analizar=='OUTPUT_NAME'):
Base_Aux = Base[{'OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME',Variable_Analizar,'OUTPUT_DESCRIPTION'}]
Base_Aux = Base_Aux[(pd.isnull(Base_Aux['OUTPUT_DESCRIPTION'])==False) | (pd.isnull(Base_Aux['COMPONENT_NAME'])==False)]
Base_Aux['OUTPUT_NAME'] = Base_Aux['OUTPUT_NAME'].fillna('')
Base_Aux['OUTPUT_DESCRIPTION'] = Base_Aux['OUTPUT_DESCRIPTION'].fillna('')
a=list([str(i) for i in (Base_Aux['OUTPUT_NAME'])])
b=list([str(j) for j in (Base_Aux['OUTPUT_DESCRIPTION'])])
c=[]
for i in range(len(a)):
if (a[i]!='') & (b[i]!=''):
c.append(a[i]+str(' ')+b[i])
elif b[i]=='':
c.append(a[i])
else:
c.append(b[i])
Base_Aux['OUTPUT_NAME']=c
Base_Aux.drop(['OUTPUT_DESCRIPTION'], axis=1,inplace=True)
else:
Base_Aux= DataFrame()
Base_Aux=Base[['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar]]
Base_Aux.drop_duplicates(inplace=True)
Base_Aux.dropna(inplace=True)
Base_Aux[Variable_Analizar]=Base_Aux[Variable_Analizar].apply(str)
list_of_words=Base_Aux[Variable_Analizar].apply(corpusword,args=(Diccionario_Total[Diccionario_Total.TOKENS==1]['PALABRAS'],listStopwords,))
list_of_words2=Base_Aux[Variable_Analizar].apply(limpieza_texto2,args=(Diccionario_Total,))
list_of_words3=Base_Aux[Variable_Analizar].apply(searchsysteminformation)
list_of_words=list_of_words+list_of_words2+list_of_words3
rep_name=repeticiones(list_of_words,Base_Aux,'OPERATION_NUMBER')
rep_variable = repeticiones(list_of_words,Base_Aux,Variable_Analizar)
dframe =DataFrame()
if(Variable_Analizar=='OUTPUT_NAME'):
Base_Aux['COMPONENT_NAME']=Base_Aux['COMPONENT_NAME'].astype(str)
rep_component=repeticiones(list_of_words,Base_Aux,'COMPONENT_NAME')
dframe['COMPONENT_NAME']=rep_component
list_of_words=list(chain(*list_of_words))
#
dframe['OPERATION_NUMBER']=rep_name
dframe[Variable_Analizar]=rep_variable
dframe['WORDS']=list_of_words
#
# Base_Aux[Variable_Analizar]=Base_Aux[Variable_Analizar].str.replace(' xxxxxx ',' Red ')
dframe = dframe.merge(Diccionario[['TIPO',Idioma]],left_on='WORDS',right_on=Idioma,how='left')
if(Variable_Analizar=='OUTPUT_NAME'):
dframe2 = dframe[['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME',Variable_Analizar,'WORDS']]
dframe2.drop_duplicates(inplace=True)
dframe = dframe[['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME',Variable_Analizar,'TIPO']].drop_duplicates()
dframe = pd.crosstab([dframe['OPERATION_NUMBER'],dframe['COMPONENT_NAME'],dframe[Variable_Analizar]],columns=dframe['TIPO'])
else:
dframe2 = dframe[['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar,'WORDS','TIPO']]
# dframe2.drop_duplicates(inplace=True)
dframe = dframe[['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar,'TIPO']].drop_duplicates()
dframe = pd.crosstab([dframe['OPERATION_NUMBER'],dframe[Variable_Analizar]],columns=dframe['TIPO'])
#
dframe.reset_index(inplace=True)
X=set(dframe.columns) #####conjunto de las columnas
Y=set({'NEGATIVO','NEUTRO','NEUTRO POSITIVO','POSITIVO'}) ###columnas necesarias para aplicar la condicion
b=list(Y-X)
if len(b)>0:
aux=DataFrame(np.repeat(0,len(b)*dframe.shape[0]).reshape((dframe.shape[0],len(b))),columns=b)
dframe=pd.concat([dframe,aux],axis=1)
Base_Aux.index=range(len(Base_Aux))
dframe = Base_Aux.merge(dframe,how='left')
dframe.fillna(np.nan,inplace=True)
if (Variable_Analizar=='OUTPUT_NAME'):
dframe = dframe [['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME',Variable_Analizar,'NEGATIVO','NEUTRO','NEUTRO POSITIVO','POSITIVO']]
dframe=dframe.groupby([dframe['OPERATION_NUMBER'],dframe['COMPONENT_NAME'],dframe[Variable_Analizar]]).sum()
else:
dframe = dframe [['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar,'NEGATIVO','NEUTRO','NEUTRO POSITIVO','POSITIVO']]
dframe=dframe.groupby([dframe['OPERATION_NUMBER'],dframe[Variable_Analizar]]).sum()
#Aplicar condiciones
dframe['RESULT'+'_'+Variable_Analizar] = np.where((dframe['NEGATIVO']==0) & (dframe['NEUTRO']==0) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']==0) & (dframe['POSITIVO']==0),'NO DIGITAL',
np.where((dframe['NEGATIVO']>=1) & (dframe['NEUTRO']==0) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']==0) & (dframe['POSITIVO']==0),'NO DIGITAL',
np.where((dframe['NEGATIVO']>=1) & (dframe['NEUTRO']>=1) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']==0) & (dframe['POSITIVO']==0),'NO DIGITAL',
np.where((dframe['NEGATIVO']==0) & (dframe['NEUTRO']==0) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']>=1) & (dframe['POSITIVO']==0),'NO DIGITAL',
np.where((dframe['NEGATIVO']>=1) & (dframe['NEUTRO']==0) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']>=1) & (dframe['POSITIVO']==0),'NO DIGITAL',
np.where((dframe['NEGATIVO']==0) & (dframe['NEUTRO']>=1) & (dframe['NEUTRO POSITIVO']==0) & (dframe['POSITIVO']==0),'SIN DEFINIR','DIGITAL'))))))
dframe.drop(['NEGATIVO','NEUTRO','NEUTRO POSITIVO','POSITIVO'], axis=1,inplace=True)
dframe.reset_index(inplace=True)
dframe['RESULT'+'_'+Variable_Analizar]=np.where((dframe[Variable_Analizar]==' ') | (dframe[Variable_Analizar]=='x') | (dframe[Variable_Analizar]=='xx') | (dframe[Variable_Analizar]=='.')
| (dframe[Variable_Analizar]==',') | [x in str(range(20)) for x in dframe[Variable_Analizar]] | (dframe[Variable_Analizar].apply(type)==int)| (dframe[Variable_Analizar]=='*')
| (dframe[Variable_Analizar]=='#') | (dframe[Variable_Analizar]=='-') | (dframe[Variable_Analizar]=='_') | (dframe[Variable_Analizar]=='- ')
| (dframe[Variable_Analizar]==' -')| (dframe[Variable_Analizar]=='. -') ,np.nan,dframe['RESULT'+'_'+Variable_Analizar])
dframe['RESULT_'+Variable_Analizar+'_TECN-INNOV']=dframe[Variable_Analizar].apply(search_tec_inno)
return [dframe,dframe2]
####funcion para el procesamiento de lo sin definir#####
#def SinDefinir(Base,diccionario2,Variable_Analizar):
#
# ''' Clasificación de los productos SIN DEFINIR
#
# Descripción
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
#
# Esta función genera una nueva columna sobre un data frame, en la cual clasifica los textos que resultaron SIN DEFINIR
# de la primera corrida.
#
# Parametros
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
#
#
# Base (Dataframe) --- Base procesada con el tipo de producto
# diccionario2 (Dataframe) --- Diccionario de palabras compuestas con las cuales se identifica si un producto siendo SIN DEFINIR es digital
# Variable_Analizar(String) --- Nombre de la columna sobre la cual se va a procesar el texto.
#
# Retorno
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
#
# Dataframe
#
# '''
#
#
# Base_Aux=Base[Base['RESULT_'+Variable_Analizar]=='SIN DEFINIR'][['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar]]
# Base_Aux.drop_duplicates(inplace=True)
# a=[]
# for i in Base_Aux[Variable_Analizar]:
# k=0;
# try:
# i=limpieza_texto1(i)
# for j in diccionario2['PALABRAS']:
# if (i.lower().find(j)>=0):
# k=k+1;
# else:
# k
#
# if k>0:
# a.append('DIGITAL')
# else:
# a.append('NO DIGITAL')
# except:
# a.append('')
# Base_Aux['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2']=a
## Base_Aux['WORDS']=b
# Base=Base.merge(Base_Aux,how='left')
# Base['RESULT_'+Variable_Analizar]=np.where(pd.isnull(Base['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2']),Base['RESULT_'+Variable_Analizar],Base['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2'])
# Base.drop(['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2'], axis=1,inplace=True)
# return Base
def SinDefinir2(Base,diccionario2,Variable_Analizar):
''' Clasificación de los productos SIN DEFINIR
Descripción
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Esta función genera una nueva columna sobre un data frame, en la cual clasifica los textos que resultaron SIN DEFINIR
de la primera corrida.
Parametros
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Base (Dataframe) --- Base procesada con el tipo de producto
diccionario2 (Dataframe) --- Diccionario de palabras compuestas con las cuales se identifica si un producto siendo SIN DEFINIR es digital
Variable_Analizar(String) --- Nombre de la columna sobre la cual se va a procesar el texto.
Retorno
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dataframe
'''
Base_Aux=Base[Base['RESULT_'+Variable_Analizar]=='SIN DEFINIR'][['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar]]
Base_Aux.drop_duplicates(inplace=True)
a=[]
b=[]
for i in Base_Aux[Variable_Analizar]:
k=0;
try:
i=limpieza_texto1(i)
c=[]
for j in diccionario2['PALABRAS']:
if (i.lower().find(j)>=0):
c.append(j)
k=k+1;
else:
k
if k>0:
a.append('DIGITAL')
b.append(c)
else:
a.append('NO DIGITAL')
b.append(c)
except:
a.append('')
Base_Aux['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2']=a
Base_Aux['WORDS']=b
# Base_Aux['WORDS']=b
Base=Base.merge(Base_Aux,how='left')
Base['RESULT_'+Variable_Analizar]=np.where(pd.isnull(Base['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2']),Base['RESULT_'+Variable_Analizar],Base['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2'])
Base.drop(['RESULT_'+Variable_Analizar+'_2','WORDS'], axis=1,inplace=True)
list_of_words=list(chain(*Base_Aux['WORDS']))
rep_component=repeticiones(Base_Aux['WORDS'],Base_Aux,'OPERATION_NUMBER')
rep_variable=repeticiones(Base_Aux['WORDS'],Base_Aux,Variable_Analizar)
Base_Aux=pd.DataFrame([rep_component,rep_variable,list_of_words],index=['OPERATION_NUMBER',Variable_Analizar,'WORDS']).T
return [Base,Base_Aux]
###############################Aplicar funciones y consolidacion de resultados#####################
A=globalfuncion(Base,Diccionario_Total2,'OPERATION_NAME',listStopwords)
B=globalfuncion(Base,Diccionario_Total2,'OBJECTIVE_ES',listStopwords)
C=globalfuncion(Base,Diccionario_Total2,'OBJECTIVE_EN',listStopwords)
D=globalfuncion(Base,Diccionario_Total2,'COMPONENT_NAME',listStopwords)
E=globalfuncion(Base,Diccionario_Total2,'OUTPUT_NAME',listStopwords)
##############################################################
A[0]=SinDefinir2(A[0],diccionario_bigrama,'OPERATION_NAME')[0]
B[0]=SinDefinir2(B[0],diccionario_bigrama,'OBJECTIVE_ES')[0]
C[0]=SinDefinir2(C[0],diccionario_bigrama,'OBJECTIVE_EN')[0]
D[0]=SinDefinir2(D[0],diccionario_bigrama,'COMPONENT_NAME')[0]
E[0]=SinDefinir2(E[0],diccionario_bigrama,'OUTPUT_NAME')[0]
A1=SinDefinir2(A[0],diccionario_bigrama,'OPERATION_NAME')[1]
B1=SinDefinir2(B[0],diccionario_bigrama,'OBJECTIVE_ES')[1]
C1=SinDefinir2(C[0],diccionario_bigrama,'OBJECTIVE_EN')[1]
D1=SinDefinir2(D[0],diccionario_bigrama,'COMPONENT_NAME')[1]
E1=SinDefinir2(E[0],diccionario_bigrama,'OUTPUT_NAME')[1]
A1=pd.concat([A[1][['OPERATION_NUMBER','WORDS']],A1[['OPERATION_NUMBER','WORDS']]],ignore_index=True)
B1=pd.concat([B[1][['OPERATION_NUMBER','WORDS']],B1[['OPERATION_NUMBER','WORDS']]],ignore_index=True)
C1=pd.concat([C[1][['OPERATION_NUMBER','WORDS']],C1[['OPERATION_NUMBER','WORDS']]],ignore_index=True)
D1=pd.concat([D[1][['OPERATION_NUMBER','WORDS']],D1[['OPERATION_NUMBER','WORDS']]],ignore_index=True)
E1=pd.concat([E[1][['OPERATION_NUMBER','WORDS']],E1[['OPERATION_NUMBER','WORDS']]],ignore_index=True)
BC=B[0].merge(C[0],how='outer')
BC['RESULT_OBJETIVO']=np.where((BC['RESULT_OBJECTIVE_ES']=='DIGITAL') |(BC['RESULT_OBJECTIVE_EN']=='DIGITAL') ,'DIGITAL','NO DIGITAL')
a=BC[['RESULT_OBJECTIVE_ES_TECN-INNOV','RESULT_OBJECTIVE_EN_TECN-INNOV']].apply(np.nanmax,axis=1)
BC['RESULT_OBJECTIVE_TECN-INNOV']=a
###################### Base Unificada#############################
#Consolidado.drop(columns=['RESULT_OBJECTIVE_EN','RESULT_OBJECTIVE_EN_2','RESULT_OBJECTIVE_ES_TECN-INNOV','RESULT_OBJECTIVE_EN_TECN-INNOV'],inplace=True)
#Consolidado.rename(columns={'RESULT_OBJECTIVE_ES_2':'NOUX_RESULT_OBJECTIVE','RESULT_OPERATION_NAME_2':'NOUX_RESULT_OPERATION_NAME','RESULT_COMPONENT_NAME_2':'NOUX_COMPONENT_NAME','RESULT_OUTPUT_NAME_2':'NOUX_RESULT_OUTPUT_NAME'},inplace=True)
#Consolidado=Consolidado[['OPERATION_NUMBER','OPERATION_NAME','NOUX_RESULT_OPERATION_NAME','RESULT_'+'OPERATION_NAME_'+'TECN-INNOV',
# 'OBJECTIVE_ES','OBJECTIVE_EN','NOUX_RESULT_OBJECTIVE','RESULT_OBJECTIVE_TECN-INNOV',
# 'COMPONENT_NAME','NOUX_COMPONENT_NAME','RESULT_'+'COMPONENT_NAME_'+'TECN-INNOV',
# 'OUTPUT_NAME','NOUX_RESULT_OUTPUT_NAME','RESULT_'+'OUTPUT_NAME_'+'TECN-INNOV']]
#
#Consolidado.drop_duplicates(inplace=True)
#
#
################ DEFINIR DIGITAL/NO DIGITAL POR OPERACION ##################################
y=os.listdir(path+"/output")
if "Resultados" not in y:
os.mkdir(path+"/output/Resultados")
Titulo=A[0][['OPERATION_NUMBER','OPERATION_NAME','RESULT_OPERATION_NAME','RESULT_'+'OPERATION_NAME_'+'TECN-INNOV']]
Objetivo=BC[['OPERATION_NUMBER','OBJECTIVE_ES','OBJECTIVE_EN','RESULT_OBJETIVO','RESULT_OBJECTIVE_TECN-INNOV']]
Componentes1=D[0][['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME','RESULT_COMPONENT_NAME']]
Producto1=E[0][['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME','OUTPUT_NAME','RESULT_OUTPUT_NAME']]
Componentes=D[0][['OPERATION_NUMBER','COMPONENT_NAME','RESULT_COMPONENT_NAME']]
Componentes=Componentes.groupby(['OPERATION_NUMBER','RESULT_COMPONENT_NAME'])['COMPONENT_NAME'].count().unstack()
Componentes.fillna(0,inplace=True)
Componentes['DIGITAL_COMP']=Componentes['DIGITAL']/(Componentes['DIGITAL']+Componentes['NO DIGITAL'])
Componentes.drop(columns=['DIGITAL','NO DIGITAL'],inplace=True)
Componentes.reset_index(inplace=True)
Producto=E[0][['OPERATION_NUMBER','OUTPUT_NAME','RESULT_OUTPUT_NAME']]
Producto=Producto.groupby(['OPERATION_NUMBER','RESULT_OUTPUT_NAME'])['OUTPUT_NAME'].count().unstack()
Producto.fillna(0,inplace=True)
Producto['DIGITAL_OUT']=Producto['DIGITAL']/(Producto['DIGITAL']+Producto['NO DIGITAL'])
Producto.drop(columns=['DIGITAL','NO DIGITAL'],inplace=True)
Producto.reset_index(inplace=True)
Final=Titulo[["OPERATION_NUMBER","RESULT_OPERATION_NAME",'RESULT_'+'OPERATION_NAME_'+'TECN-INNOV']].merge(Objetivo[['OPERATION_NUMBER','RESULT_OBJETIVO','RESULT_OBJECTIVE_TECN-INNOV']].merge(Componentes.merge(Producto,how='outer'),how='outer'),how='outer')
Final.fillna(0,inplace=True)
Final['DUMMY_DIGITAL']=np.where((Final['RESULT_OPERATION_NAME']=='DIGITAL') | (Final['RESULT_OBJETIVO']=='DIGITAL') | (Final['RESULT_OUTPUT_NAME']=='DIGITAL'),1,0))
Final['DUMMY_INNOVACION']=Final[['RESULT_'+'OPERATION_NAME_'+'TECN-INNOV','RESULT_OBJECTIVE_TECN-INNOV']].apply(np.nanmax,axis=1)
Final['DUMMY_OBJETIVO_DIG']=np.where((Final['RESULT_OBJETIVO']=='DIGITAL'),1,0)
Final['DUMMY_INN_DIGITAL']=np.where((Final['DUMMY_DIGITAL']==1) & (Final['DUMMY_INNOVACION']==1),1,0)
Final=Final[['OPERATION_NUMBER','DUMMY_DIGITAL','DUMMY_INNOVACION','DUMMY_INN_DIGITAL']]
Bas=Metadatos[['OPERATION_NUMBER','RELATED_OPER','RELATION_TYPE','EXEC_STS','OPERATION_TYPE','OPERATION_TYPE_NAME',
'OPERATION_MODALITY','TAXONOMY','STATUS','REGION','COUNTRY','DEPARTMENT','DIVISION','APPROVAL_DATE',
'APPROVAL_AMOUNT','CURRENT_EXPIRATION_DATE']]
Bas.drop_duplicates(inplace=True)
P=Bas[['OPERATION_NUMBER','APPROVAL_DATE']].groupby(['OPERATION_NUMBER']).max()
P.reset_index(inplace=True)
Bas=Bas.merge(P,how='outer',on='OPERATION_NUMBER')
Bas.drop(columns=['APPROVAL_DATE_x'],inplace=True)
Bas.drop_duplicates(inplace=True)
Bas.rename(columns={'APPROVAL_DATE_y':'APPROVAL_DATE'},inplace=True)
Bas=Bas.merge(Final,how='outer')
#Bas['APPROVAL_DATE']=Bas['APPROVAL_DATE'].apply(todate)
#######################################################################################################
#NUBE DE PALABRAS
Palabras=pd.concat([A1,B1,C1,D1,E1],axis=0,ignore_index=True)
Dicc=pd.concat([Diccionario_Total[['PALABRAS','IDIOMA','TIPO']],diccionario_bigrama[['PALABRAS','IDIOMA','TIPO']]],ignore_index=True)
Palabras=Palabras.merge(Dicc,right_on='PALABRAS',left_on='WORDS',how='left')
Palabras=Palabras[(Palabras['IDIOMA']=='en')&(Palabras['TIPO']=='POSITIVO')][['OPERATION_NUMBER','WORDS']]
Palabras["WORDS2"]=Palabras["WORDS"].apply(singular)
Palabras=Palabras[["OPERATION_NUMBER","WORDS2"]]
Palabras.rename(columns={'WORDS2':'WORDS'},inplace=True)
Palabras=DataFrame(Palabras["WORDS"].groupby([Palabras['OPERATION_NUMBER'],Palabras['WORDS']]).count())
Palabras.rename(columns={'WORDS':'COUNT_WORDS'},inplace=True)
Palabras.reset_index(inplace=True)
########EXPORTAR ARCHIVOS#############
with pd.ExcelWriter(path+"/output/output.xlsx") as writer:
Titulo.to_excel(writer,sheet_name="Operation_Name",index=False)
Objetivo.to_excel(writer,sheet_name="Objetivo",index=False)
Componentes1.to_excel(writer,sheet_name="Component",index=False)
Producto1.to_excel(writer,sheet_name="Output_Name",index=False)
Bas.to_excel(writer,sheet_name="Metadata",index=False)
Palabras.to_excel(writer,sheet_name="Hoja1",index=False)