Exercice fini

module3/exo3/Untitled.ipynb

+{
+ "cells": [],
+ "metadata": {},
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}

module3/exo3/exercice.ipynb

@@ -9,6 +9,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
+<<<<<<< HEAD
    "execution_count": 1,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -537,13 +538,38 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "resultat = data.groupby([\"Smoker\",\"Status\"])[\"Age\"].nunique()"
+=======
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "ModuleNotFoundError",
+     "evalue": "No module named 'Subject6_smoking'",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mModuleNotFoundError\u001b[0m                       Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-6-9cc46ef2df56>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0mpandas\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      3\u001b[0m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0misoweek\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0mSubject6_smoking\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mcsv\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mModuleNotFoundError\u001b[0m: No module named 'Subject6_smoking'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import isoweek"
+>>>>>>> 376956e5bafbf00b217f68b71e68784490367ecf
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+<<<<<<< HEAD
     "Maintenant, on créer un jeu de données pour afficher les données sous-forme d'un tableau, en y ajoutant de taux de mortalité pour les femmes fumeuses (en divisant le nombre de femmes fumeuses décédées par le nom de femmes fumeuses total) et pour les femmes non-fumeuses."
+=======
+    "Les données sont données dans le sujet : on va les importer."
+>>>>>>> 376956e5bafbf00b217f68b71e68784490367ecf
    ]
   },
   {
@@ -552,6 +578,7 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
+<<<<<<< HEAD
      "data": {
       "text/html": [
        "<div>\n",
@@ -645,10 +672,26 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "On va chercher a utiliser les valeurs selon l'âge. On trie donc les valeurs selon celui-ci."
+=======
+     "ename": "NameError",
+     "evalue": "name 'Subject6_smoking' is not defined",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[0;32m<ipython-input-5-e9cd5be426c4>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mdata\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mSubject6_smoking\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mcsv\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'Subject6_smoking' is not defined"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "data = Subject6_smoking.csv"
+>>>>>>> 376956e5bafbf00b217f68b71e68784490367ecf
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
+<<<<<<< HEAD
    "execution_count": 6,
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -1318,6 +1361,12 @@
    "source": [
     "Il m'est impossible d'effectuer une régression logistique."
    ]
+=======
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+>>>>>>> 376956e5bafbf00b217f68b71e68784490367ecf
   }
  ],
  "metadata": {