# Répartition / Distribution

La répartition / distribution permet d'établir la proportion d’apparition des valeurs de type numérique dans la colonne. Exemple j'ai une colonne contenant le sexe des individus \["<mark style="color:blue;">homme</mark>", "<mark style="color:red;">femme</mark>", "autre"] , je peux donc choisir que 30% du contenue de ma colonne sera la valeur "<mark style="color:blue;">homme</mark>" , 60% "<mark style="color:red;">femme</mark>" et 10% "autre". Cela permet donc de répartir des valeurs souhaitées dans les bonnes proportions&#x20;

La saisonnalité permet de créer dans une plage de date,  des cycles plus ou moins précis se répétant. Pour créer une saisonnalité il faut une variable de type date et une variable de type numérique (int, float) . Pour cette fonctionnalité l'accent à été mis sur une ressemblance avec la réalité.

Il est possible de configurer 2 paramètres :

1. Préciser la proportion d'apparition de chaque valeur dans le tableau.
2. Lister les valeurs de type string (chaînes de caractères) qui apparaîtrons dans la colonne

### Créer une répartition

Pour cela il suffit d'ajouter le paramètre distribution qui est un tableau contenant la part de présence dans la colonne. Chaque chiffre du tableau vas de 0 à 1. &#x20;

Il suffit de le coupler avec [allowedValues](/dataset-generation-doc/images-and-media.md) qui contiendra lui les valeurs à afficher&#x20;

```yaml
- fieldName : qualitative_test_repartion
    type : string
    distribution : [0.2, 0.5, 0.3]
    rules: 
      allowedValues : ["python","C++","java"]
 # python = 20% , C++ =  50% et java = 30%
```


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://dataset-generation-doc.gitbook.io/dataset-generation-doc/pattern/repartition-distribution.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.