Type de l'index en datetime. Ajout code de validation de la BDD.

module3/exo3/exercice.ipynb

@@ -83,7 +83,7 @@
     "hidePrompt": false
    },
    "source": [
-    "### 2. Données"
+    "### 2. Base de données"
    ]
   },
   {
@@ -134,7 +134,7 @@
    "source": [
     "# Import des librairies\n",
     "import pandas as pd\n",
-    "import matplotlib as plt"
+    "import matplotlib.pyplot as plt"
    ]
   },
   {
@@ -161,8 +161,13 @@
     "# Les lignes de commentaires sont ignorées\n",
     "# Le séparateur de champs utilisé dans la base de données est la virgule (,)\n",
     "# La colonne des dates est parsé et mise en index\n",
-    "data = pd.read_csv('weekly_in_situ_co2_mlo.csv', sep=',', comment='\"', header=None, names=[\"date\", \"CO2\"]\n",
-    "                   , parse_dates=['date'])\n",
+    "date_parser = lambda dates: [pd.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d') for d in dates]\n",
+    "\n",
+    "data = pd.read_csv('weekly_in_situ_co2_mlo.csv', sep=',', comment='\"', header=None,\n",
+    "                   names=[\"date\", \"CO2\"])\n",
+    "data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')\n",
+    "\n",
+    "# Les dates sont passées à l'index du dataframe\n",
     "data.set_index('date', inplace=True)\n",
     "data.shape"
    ]
@@ -171,9 +176,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Les 44 premières colonnes de commentaires du fichier brut n'ont pas été prises en compte (commande `comment='\"'`).  \n",
+    "Les 44 premières lignes de commentaires du fichier brut n'ont pas été prises en compte (commande `comment='\"'`).  \n",
     "La base de données est composée de 3156 mesures et de 2 colonnes :\n",
-    "* date : date de relevé. Un relevé par semaine.\n",
+    "* date : date de relevé. Avec un relevé par semaine.\n",
     "* CO2 : concentration de CO2 en *ppm*."
    ]
   },
@@ -265,21 +270,21 @@
     "hidePrompt": false
    },
    "source": [
-    "L'inspection visuelle de la base de données montre que le fichier est bien formé et ne comporte pas de valeurs manquantes ou aberrantes."
+    "L'inspection visuelle de la base de données complète montre que le fichier est bien formé et ne semble pas comporter pas de valeurs manquantes ou aberrantes."
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": 4,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "data": {
       "text/plain": [
-       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fc6b878ed68>"
+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f2161c4f6a0>"
       ]
      },
-     "execution_count": 5,
+     "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     },
@@ -298,9 +303,138 @@
    ],
    "source": [
     "# Graph de la base de données complètes\n",
-    "data.plot()"
+    "data.plot()\n",
+    "#plt.show()"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 3. Vérification de la \"structure\" de la base de données"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Vérifions tout de même avec un code de validation la robustesse de la base de données. Nous vérifions la présence de valeurs manquantes et le type des variables (date, float)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "CO2    0\n",
+       "dtype: int64"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 5,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Isolation des lignes comportant des données absentes\n",
+    "data[pd.isnull(data).any(axis=1)].count()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Il n'y a aucune valeur manquante."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "CO2    float64\n",
+       "dtype: object"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 6,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Vérification du type de la variable CO2\n",
+    "data.dtypes"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "dtype('<M8[ns]')"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 7,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# Vérification du type de l'index\n",
+    "data.index.dtype"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Les dates passées à l'index du dataframe est du type `<M8[ns]`. C'est bien un type `datetime64`."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,