Afin d'avoir des exemples plus complexes à traiter, dans la suite, nous allons travailler sur les données contenues dans le fichier villes_virgule.csv.

Exercice 6

Vérifier que le programme suivant, la variable "info_villes" contient bien les données contenues dans le fichier ville_virgule.csv.

import pandas
info_villes=pandas.read_csv("villes_virgule.csv")

print(info_villes)


Comme vous pouvez le constater, il manque des données dans le tableau qui s'affiche dans la console Ide (les données manquantes sont symbolisées par des ...), en effet, le tableau contient trop de données pour qu'il soit entièrement affiché dans la console Ide. 

a. Réalisez un programme qui vous permettra de faire afficher les valeurs correspondant à La Plagne. Faire une copie d'écran de votre programme et de vos résultats.

En explorant le tableau, vous devriez, notamment dans les colonnes l'altitude mini et maxi, voir apparaitre un étrange "nan" pour les dernières villes du tableau. "nan" signifie "not a number", ici, cela veut tout simplement dire que certaines données sont manquantes.

Nous allons maintenant introduire des conditions dans la sélection des villes. Imaginez par exemple que vous désirez obtenir un tableau contenant toutes les villes qui ont une altitude minimum supérieure à 1500 m pour cela on sélectionnera uniquement les lignes qui auront la valeur du descripteur "alt_min" supérieure à 1500.

import pandas
info_villes=pandas.read_csv("villes_virgule.csv")
nom_alt=info_villes.loc[info_villes["alt_min"]>1500,["nom","alt_min"]]


b. Faire une copie d'écran


Exercice 7

En vous inspirant de ce qui a été fait précédement, écrivez un programme qui permettra d'avoir les villes qui ont une densité d'habitant inférieure à 50 (dans le tableau ainsi créé, on aura 3 colonnes : le nom de la ville, la densité de la population et l'altitude minimum)

Faire une copie d'écran de votre programme et de vos résultats.

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