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parent 3e8c30ce
......@@ -9,14 +9,16 @@
},
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"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"%matplotlib inline\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"import pandas as pd\n",
"import isoweek"
"import isoweek\n",
"import os\n",
"import urllib.request"
]
},
{
......@@ -28,7 +30,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"execution_count": 11,
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"source": [
......@@ -62,12 +64,12 @@
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"Pour assurer une meilleure stabilité de l'analyse et de sa réplicabilité dans le temps, et pour éviter de trop longs temps de chargement à l'excécution du Notebook, nous avons choisi de télécharger les données en local, et de les charger dans ce document à partir du fichier local plutôt que d'utiliser l'URL de téléchargement. "
"Pour assurer une meilleure stabilité de l'analyse et de sa réplicabilité dans le temps, et pour éviter de trop longs temps de chargement à l'excécution du Notebook, nous avons choisi de télécharger les données en local, et de les charger dans ce document à partir du fichier local plutôt que d'utiliser l'URL de téléchargement. L'URL est cependant laissée à disposition dans le cas où le fichier de données ne serait pas localement disponible."
]
},
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"[2050 rows x 10 columns]"
]
},
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"execution_count": 13,
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"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"if not os.path.exists(data_filename):\n",
" raise OSError(\"No data file. You may use URL to download data if the file is not available.\")\n",
" \n",
"raw_data = pd.read_csv(data_filename, skiprows=1)\n",
"raw_data"
]
......
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