Rangement avec décompte d'items avec shell

Bonjour,

Le mieux est d'utiliser un langage un peu plus évolué que shell, genre python. Utilise le module csv pour lire ton fichier, et pour chaque ligne lue, peuple un dictionnaire dont la clé correspond à la première colonne du fichier d'entrée, et dont la valeur est un objet qui corresponds aux compteur et à la liste de MRBTS associés.

Bonne chance

bjr mamiemando

Merci pour ton feedback , malheureusement je ne m'y connais pas en langage Python

C'est un langage simple, très utilisé, et qui va continuer à être très utilisé donc ça vaut peut être le coup de t'y mettre... Avec un stackoverflow sous la main pour chercher les réponses à tes questions et/ou un tutoriel tu devrais vite apprendre.

Voici un programme fonctionnel qui répond à ton besoin :

#!/usr/bin/env python3

import sys
from collections import defaultdict
from pprint import pprint

s = """
SITE-Id,MRBTS-Id,RMOD-1,RMOD-2,RMOD-3,RMOD-4,RMOD-5,RMOD-6,RMOD-7,RMOD-8,RMOD-9,RMOD-10,RMOD-11
2001,MRBTS-22001,FRMB,FRMB,FRMB,,,,,,,,
2077,MRBTS-22077,FHEB,,FHEB,,FRMB,FHEB,FRMB,FRMB,,,
2001,MRBTS-12001,FHDB,FHDB,FRGY,FHDB,FRGY,FRGY,,,,,
2077,MRBTS-12077,FHDB,FHDB,FRGY,FRGY,FHDB,FRGY,,,,,
2110,MRBTS-12110,FRGU,FXDB
"""

def parse_csv(s :str) -> dict:
    """
    Parse the input CSV string
    Args:
        s: The string containing the CSV.
    Returns:
        A dict which maps for each site id a dict mapping
        each remaining column name with its correpsonding value.
    """
    # Column names
    keys = None

    # Output structure
    map_site = defaultdict(list)

    # Read line by line
    for (i, line) in enumerate(s.splitlines()):
        # Skip the line if empty
        if not line:
            continue
        if not keys:
            # Initialize columns names
            keys = line.split(",")
        else:
            # Parse the current row
            row = line.split(",")
            site_id = row[0]
            site = {
                keys[j] : cell if cell else None
                for (j, cell) in enumerate(row)
            }
            map_site[site_id].append(site)
    return map_site

# Compute stats
def compute_stats(map_site :dict) -> tuple:
    """
    Compute stats per site.
    Args:
        map_site: A dict which maps for each site id a dict mapping
        each remaining column name with its correpsonding value.
    Returns:
        A dict which maps each site with its corresponding stats.
    """
    map_stats = dict()
    out_keys = set()
    for (site_id, sites) in map_site.items():
        if site_id not in map_stats.keys():
            map_stats[site_id] = defaultdict(int)
        mrbts_ids = set()
        for site in sites:
            for (key, value) in site.items():
                if key == "MRBTS-Id":
                    mrbts_ids.add(value)
                elif key != "SITE-Id" and value is not None:
                    map_stats[site_id][value] += 1
                    out_keys.add(value)
        map_stats[site_id]["MRBTS-Id"] =  mrbts_ids
        map_stats[site_id]["SITE-Id"] = site_id
    return (map_stats, out_keys)

# Export to csv
def export_csv(map_stats :dict, out_keys :set, f_out):
    """
    Write the output CSV.
    Args:
        map_stats: The map to export.
        out_keys: The column names.
        f_out: The output file descriptor.
    """
    out_keys = ["SITE-Id", "MRBTS-Id"] + sorted(out_keys)
    site_ids = sorted(map_stats.keys())
    s_out = ""
    rows = list()
    rows.append(out_keys)
    for site_id in site_ids:
        row = list()
        for key in out_keys:
            if key == "MRBTS-Id":
                row.append(";".join(map_stats[site_id][key]))
            else:
                row.append(str(map_stats[site_id][key]))
        rows.append(row)
    print(
        "\n".join([
            ",".join(row) for row in rows
        ]),
        file = f_out
    )

map_site = parse_csv(s)
#pprint(map_site)
(map_stats, out_keys) = compute_stats(map_site)
#pprint(map_stats)
export_csv(map_stats, out_keys, sys.stdout)

Ce qui donne :

SITE-Id,MRBTS-Id,FHDB,FHEB,FRGU,FRGY,FRMB,FXDB
2001,MRBTS-12001;MRBTS-22001,3,0,0,3,3,0
2077,MRBTS-12077;MRBTS-22077,3,3,0,3,3,0
2110,MRBTS-12110,0,0,1,0,0,1

Si tu décommentes les pprint en fin de programme, tu verras comment sont contruites les différentes maps :

map_site

defaultdict(<class 'list'>,
            {'2001': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-22001',
                       'RMOD-1': 'FRMB',
                       'RMOD-10': None,
                       'RMOD-11': None,
                       'RMOD-2': 'FRMB',
                       'RMOD-3': 'FRMB',
                       'RMOD-4': None,
                       'RMOD-5': None,
                       'RMOD-6': None,
                       'RMOD-7': None,
                       'RMOD-8': None,
                       'RMOD-9': None,
                       'SITE-Id': '2001'},
                      {'MRBTS-Id': 'MRBTS-12001',
                       'RMOD-1': 'FHDB',
                       'RMOD-10': None,
                       'RMOD-11': None,
                       'RMOD-2': 'FHDB',
                       'RMOD-3': 'FRGY',
                       'RMOD-4': 'FHDB',
                       'RMOD-5': 'FRGY',
                       'RMOD-6': 'FRGY',
                       'RMOD-7': None,
                       'RMOD-8': None,
                       'RMOD-9': None,
                       'SITE-Id': '2001'}],
             '2077': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-22077',
                       'RMOD-1': 'FHEB',
                       'RMOD-10': None,
                       'RMOD-11': None,
                       'RMOD-2': None,
                       'RMOD-3': 'FHEB',
                       'RMOD-4': None,
                       'RMOD-5': 'FRMB',
                       'RMOD-6': 'FHEB',
                       'RMOD-7': 'FRMB',
                       'RMOD-8': 'FRMB',
                       'RMOD-9': None,
                       'SITE-Id': '2077'},
                      {'MRBTS-Id': 'MRBTS-12077',
                       'RMOD-1': 'FHDB',
                       'RMOD-10': None,
                       'RMOD-11': None,
                       'RMOD-2': 'FHDB',
                       'RMOD-3': 'FRGY',
                       'RMOD-4': 'FRGY',
                       'RMOD-5': 'FHDB',
                       'RMOD-6': 'FRGY',
                       'RMOD-7': None,
                       'RMOD-8': None,
                       'RMOD-9': None,
                       'SITE-Id': '2077'}],
             '2110': [{'MRBTS-Id': 'MRBTS-12110',
                       'RMOD-1': 'FRGU',
                       'RMOD-2': 'FXDB',
                       'SITE-Id': '2110'}]})

map_stats

{'2001': defaultdict(<class 'int'>,
                     {'FHDB': 3,
                      'FRGY': 3,
                      'FRMB': 3,
                      'MRBTS-Id': {'MRBTS-12001', 'MRBTS-22001'},
                      'SITE-Id': '2001'}),
 '2077': defaultdict(<class 'int'>,
                     {'FHDB': 3,
                      'FHEB': 3,
                      'FRGY': 3,
                      'FRMB': 3,
                      'MRBTS-Id': {'MRBTS-12077', 'MRBTS-22077'},
                      'SITE-Id': '2077'}),
 '2110': defaultdict(<class 'int'>,
                     {'FRGU': 1,
                      'FXDB': 1,
                      'MRBTS-Id': {'MRBTS-12110'},
                      'SITE-Id': '2110'})}

Bonne chance

Bonsoir mamiemando,

Merci pour ton coup de main , c est super je vais regarder ça de près.