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Ajoute l’analyse des catégories de pièces

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Richard Dern
2025-12-02 17:07:41 +01:00
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@@ -298,3 +298,17 @@ Le calcul lit `data/intermediate/colors_by_set.csv` et `data/intermediate/sets_e
- `data/intermediate/color_richness_by_year.csv` : agrégat annuel (moyenne, médiane, bornes de diversité et concentration).
Les graphiques `figures/step28/color_richness_boxplot.png`, `figures/step28/color_richness_top_sets.png` et `figures/step28/color_concentration_scatter.png` montrent respectivement la répartition annuelle, le top des sets les plus colorés et la concentration des palettes (part des 3 couleurs dominantes vs nombre de couleurs).
### Étape 29 : répartition par catégories de pièces (structure vs esthétique)
1. `source .venv/bin/activate`
2. `python -m scripts.compute_part_categories`
3. `python -m scripts.plot_part_categories`
Le calcul lit `data/intermediate/parts_filtered.csv`, `data/raw/parts.csv`, `data/raw/part_categories.csv` et `data/intermediate/sets_enriched.csv` pour mesurer la part de chaque catégorie de pièce (rechanges exclues), marquer celles considérées comme structurelles/technic (liste `IGNORED_PART_CATEGORY_IDS` de `lib/rebrickable/color_ignores.py`), et produire :
- `data/intermediate/part_categories_by_set.csv` : parts par set et par catégorie, avec possession et indicateur structurel.
- `data/intermediate/part_categories_by_year.csv` : parts annuelles par catégorie.
- `data/intermediate/part_categories_global.csv` : parts globales par catégorie.
Les visuels `figures/step29/top_part_categories_area.png`, `figures/step29/part_categories_heatmap.png` et `figures/step29/structural_share_timeline.png` montrent respectivement l’évolution des principales catégories (aire empilée), une heatmap exhaustive catégorie × année, et la trajectoire de la part des pièces structurelles.