# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python pour créer un tableau Excel avec des fonctions utiles pour un diagnostiqueur/diagnostiqueuse immobilier :
« `python
import pandas as pd
# Création du dataframe
donnees = {
‘Code diagnostic’ : [‘D001’, ‘D002’, ‘D003’],
‘Adresse de l’immeuble’ : [’12 rue de la République, 75001 Paris’, ’15 avenue de l’Opéra, 75002 Paris’, ‘8 boulevard des Capucines, 75009 Paris’],
‘Type d’immeuble’ : [‘Appartement’, ‘Maison’, ‘Immeuble’],
‘Superficie (m²)’ : [50, 150, 200],
‘Nombre de pièces’ : [3, 4, 5],
‘État général’ : [‘Bon état’, ‘Moyen état’, ‘Mauvais état’]
}
df = pd.DataFrame(donnees)
# Fonction pour calculer l’emplacement géographique
def emplacement_geographique(adresse):
# Cette fonction utilise un service de cartographie comme Google Maps ou OpenCage Geocoder
# Pour simplifier, on utilisera une méthode de conversion simple
ville = adresse.split(‘,’)[-2].strip()
code_postal = adresse.split(‘,’)[-1].strip()
return f »{ville} {code_postal} »
# Fonction pour calculer le nombre d’étoiles en fonction de l’état général
def note_etat_general(etat):
if etat == ‘Bon état’:
return 5
elif etat == ‘Moyen état’:
return 3
else:
return 1
# Fonction pour calculer le coût estimé de réparation
def cout_reparation(superficie, nombre_pieces):
# Cette fonction utilise des taux de réparation moyens en fonction de la superficie et du nombre de pièces
if superficie < 50:
return superficie * 500 + nombre_pieces * 1000
elif superficie >= 50 and superficie <= 150:
return superficie * 300 + nombre_pieces * 800
else:
return superficie * 200 + nombre_pieces * 600
# Ajout de colonnes avec les fonctions
df['Emplacement géographique'] = df['Adresse de l'immeuble'].apply(emplacement_geographique)
df['Note état général'] = df['État général'].apply(note_etat_general)
df['Coût estimé de réparation'] = df.apply(lambda row: cout_reparation(row['Superficie (m²)'], row['Nombre de pièces']), axis=1)
# Enregistrement du dataframe dans un fichier Excel
df.to_excel('diagnostic_immobilier.xlsx', index=False)
```
Ce code crée un dataframe avec les informations suivantes :
* Code diagnostic : un identifiant unique pour chaque immeuble
* Adresse de l'immeuble : l'adresse complète de l'immeuble
* Type d'immeuble : le type d'immeuble (appartement, maison ou immeuble)
* Superficie (m²) : la superficie de l'immeuble en mètres carrés
* Nombre de pièces : le nombre de pièces dans l'immeuble
* État général : l'état général de l'immeuble (bon état, moyen état ou mauvais état)
Les fonctions ajoutées :
* `emplacement_geographique` : calcule l'emplacement géographique en fonction de l'adresse de l'immeuble
* `note_etat_general` : calcule la note d'état général en fonction du type d'état
* `cout_reparation` : calcule le coût estimé de réparation en fonction de la superficie et du nombre de pièces
Le dataframe est ensuite enregistré dans un fichier Excel nommé "diagnostic_immobilier.xlsx".
Notez que les fonctions utilisées sont des exemples simplifiés et qu'il faudrait les remplacer par des méthodes plus précises et fiables pour obtenir des résultats exacts."