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ODD.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+#!/usr/bin/env python
+# coding: utf-8
+
+# In[1]:
+
+
+#classifier les actions RSE selon la méthode  des 17 critères 
+from data_manager import get_data
+
+def classify_actions_ODD(data):
+    data, _ = get_data()  # Récupérer les données depuis data_manager.py
+    
+    criteria = {
+        "Pas de pauvreté": [],
+        "Faim « Zéro »": [],
+        "Bonne santé et bien-être": [],
+        "Éducation de qualité": [],
+        "Eau propre et assainissement": [],
+        "Énergie propre et d'un coût abordable": [],
+        "Travail décent et croissance économique": [],
+        "Industrie, Innovation et infrastructure":[],
+        "Inégalités réduites":[],
+        "Villes et communautés durable":[],
+        "Consommation et production responsables":[],
+        "Lutte contre les changements climatiques":[],
+        "Vie aquatique":[],
+        "Vie terrestre":[],
+        "Paix, justice et institutions efficaces":[],
+        "Partenariats pour la réalisation des objectifs":[],
+        "Autres": [] 
+    }
+
+    # Keywords pour les 17 critères 
+    keywords = {
+        "Pas de pauvreté": ["pauvreté"],
+        "Faim « Zéro »": ["faim"],
+        "Bonne santé et bien-être": ["bonne santé", "santé", "bien-être"],
+        "Éducation de qualité": ["éducation de qualité", "éducation"],
+        "Eau propre et assainissement": ["eau","eau propre", "propre", "assainissement"],
+        "Énergie propre et d'un coût abordable": ["énergie","énergie propre","énergétique" ,"coût abordable"],
+        "Travail décent et croissance économique": ["travail", "travail décent", "croissance économique"],
+        "Industrie, Innovation et infrastructure":["industrie", "innovation", "innovation et infrastructure"],
+        "Inégalités réduites":["inégalités", "inégalités réduites"],
+        "Villes et communautés durable":["villes","villes et communautés durable"],
+        "Consommation et production responsables":["consommation", "consommation et production responsables"],
+        "Lutte contre les changements climatiques":["changements climatiques"],
+        "Vie aquatique":["vie aquatique", "milieu aquatique"],
+        "Vie terrestre":["vie terrestre"],
+        "Paix, justice et institutions efficaces":["paix", "justice", "institutions efficaces"],
+        "Partenariats pour la réalisation des objectifs":["partenariats"],
+        "Autres": [] 
+  
+    }
+
+    for record in data:
+        action_rse = record.get("action_rse", "").lower()
+        company_info = {
+            "name": record.get("nom_courant_denomination", "N/A"),
+            "action_rse": action_rse,
+            "activity": record.get("libelle_section_naf", "N/A"),
+            "city": record.get("commune", "N/A")
+        }
+        found_category = False
+        for criterion, key_phrases in keywords.items():
+            if any(key_phrase in action_rse for key_phrase in key_phrases):
+                criteria[criterion].append(company_info)
+                found_category = True
+                break  # Assuming each action belongs to one category only
+        
+        # Si l'action n'a pas été classifiée dans une catégorie existante, la placer dans "Autres"
+        if not found_category:
+            criteria["Autres"].append(company_info)
+
+    return criteria
+
+
+# In[4]:
+
+
+data,_=get_data()
+
+
+# In[5]:
+
+
+classify_actions_ODD(data)
+
+
+# In[119]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+

impactscore.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+#!/usr/bin/env python
+# coding: utf-8
+
+# In[21]:
+
+
+from data_manager import get_data
+
+def classify_actions_rse_IMPACTSCORE(data):
+    data, _ = get_data()  # Récupérer les données depuis data_manager.py
+
+    criteria = {
+        "Limitation des externalités négatives": [],
+        "Partage du pouvoir et de la valeur": [],
+        "Stratégie à impact": [],
+        "Autres": []
+    }
+
+    keywords = {
+        "Limitation des externalités négatives":["externalités négatives"],
+        "Partage du pouvoir et de la valeur": [],
+        "Stratégie à impact": [],
+    }
+
+    for record in data:
+        action_rse = record.get("action_rse", "").lower()
+        company_info = {
+            "name": record.get("nom_courant_denomination", "N/A"),
+            "action_rse": action_rse,
+            "activity": record.get("libelle_section_naf", "N/A"),
+            "city": record.get("commune", "N/A")
+        }
+        found_category = False
+        for criterion, key_phrases in keywords.items():
+            if any(key_phrase in action_rse for key_phrase in key_phrases):
+                criteria[criterion].append(company_info)
+                found_category = True
+                break  # Assuming each action belongs to one category only
+        
+        # Si l'action n'a pas été classifiée dans une catégorie existante, la placer dans "Autres"
+        if not found_category:
+            criteria["Autres"].append(company_info)
+
+    return criteria
+
+
+# In[22]:
+
+
+data,_=get_data()
+
+
+# In[23]:
+
+
+classify_actions_rse_IMPACTSCORE(data)
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+
+
+# In[ ]:
+
+
+
+