# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour la gestion des clients et des polices d’assurance, avec des fonctions commentées :
« `python
import pandas as pd
# Création du tableau Excel
df = pd.DataFrame({
‘Nom et Prénom’: [‘Dupont Jean’, ‘Durand Marie’, ‘Martin Pierre’],
‘Adresse’: [‘123 rue de la République’, ‘456 avenue de l\’Europe’, ‘789 boulevard de la Liberté’],
‘Ville’: [‘Paris’, ‘Lyon’, ‘Marseille’],
‘Code Postal’: [75001, 69000, 13000],
‘Numéro de téléphone’: [‘0123456789’, ‘0987654321’, ‘1112223333’],
‘Courriel’: [‘jean.dupont@example.com’, ‘marie.durand@example.com’, ‘pierre.martin@example.com’]
})
# Fonction pour calculer la prime
def calcul_prime(df):
# exemple de formule : 1000 + (200 * nb_annees) – (50 * âge)
return df[‘âge’].map(lambda x: 1000 + (200 * x) – (50 * x))
# Fonction pour classer les clients par prime
def classer_clients_par_prime(df):
return df.sort_values(by=’prime’, ascending=False)
# Fonction pour créer un nouveau client
def creer_nouveau_client(nom, prenom, adresse, ville, code_postal, numero_telephone, courriel):
nouveau_client = {
‘Nom et Prénom’: nom,
‘Adresse’: adresse,
‘Ville’: ville,
‘Code Postal’: code_postal,
‘Numéro de téléphone’: numero_telephone,
‘Courriel’: courriel
}
return pd.DataFrame([nouveau_client])
# Fonction pour mettre à jour les informations d’un client
def mettre_a_jour_informations_client(df, nom, prenom, adresse, ville, code_postal, numero_telephone, courriel):
df.loc[df[‘Nom et Prénom’] == nom, ‘Adresse’] = adresse
df.loc[df[‘Nom et Prénom’] == nom, ‘Ville’] = ville
df.loc[df[‘Nom et Prénom’] == nom, ‘Code Postal’] = code_postal
df.loc[df[‘Nom et Prénom’] == nom, ‘Numéro de téléphone’] = numero_telephone
df.loc[df[‘Nom et Prénom’] == nom, ‘Courriel’] = courriel
return df
# Fonction pour supprimer un client
def supprimer_client(df, nom):
return df.drop(df[df[‘Nom et Prénom’] == nom].index)
# Écrire le tableau Excel au format CSV
df.to_csv(‘clients_assurances.csv’, index=False)
« `
Ce code crée un tableau Excel avec les colonnes suivantes :
* Nom et Prénom
* Adresse
* Ville
* Code Postal
* Numéro de téléphone
* Courriel
Il inclut également des fonctions pour calculer la prime, classer les clients par prime, créer un nouveau client, mettre à jour les informations d’un client et supprimer un client.
Lorsque vous exécutez ce code, il créera un fichier CSV appelé `clients_assurances.csv` dans le même répertoire que votre script Python. Ce fichier peut ensuite être ouvert avec Excel pour visualiser le tableau.
Voici quelques exemples de comment utiliser ces fonctions :
* Calculer la prime pour un client :
« `python
prime = calcul_prime(df)
print(prime)
« `
* Classer les clients par prime :
« `python
clients_classes_par_prime = classer_clients_par_prime(df)
print(clients_classes_par_prime)
« `
* Créer un nouveau client :
« `python
nouveau_client = creer_nouveau_client(‘Nouveau Nom’, ‘Nouveau Prénom’, ‘Nouvelle Adresse’, ‘Nouvelle Ville’, 75001, ‘0123456789’, ‘nouveau.courriel@example.com’)
df = pd.concat([df, nouveau_client])
print(df)
« `
* Mettre à jour les informations d’un client :
« `python
df = mettre_a_jour_informations_client(df, ‘Dupont Jean’, ‘Nouvelle Adresse’, ‘Paris’, 75001, ‘0123456789’, ‘jean.dupont@example.com’)
print(df)
« `
* Supprimer un client :
« `python
df = supprimer_client(df, ‘Durand Marie’)
print(df)
« `
Notez que ces fonctions ne sont qu’un exemple et peuvent être adaptées pour répondre à vos besoins spécifiques. »