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Commits (27)
......@@ -4,6 +4,8 @@ FR
Espace réservé au journal de bord du Mooc
J'ai finalisé le 11 novembre le module 1 du MOOC. Cela m'a pris 3 heures pour faire les 2 dernières séquences et l'exercice.
EN
Reserved for the Mooc's logbook
\ No newline at end of file
test
\ No newline at end of file
# Partie 1
## Sous-partie 1: texte
Une phrase sans rien
*Une phrase en italique*
**Une phrase en gras**
Un lien vers [fun-mooc.fr](https://www.fun-mooc.fr/)
Une ligne de `code`
## Sous-partie 2: listes
**Liste à puce**
- item
- sous-item
- sous-item
- item
- item
**Liste numérotée**
1. item
2. item
3. item
## Sous-partie 3: code
<pre> # Extrait de code </pre>
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......@@ -26,6 +26,15 @@
"Les données de l'incidence du syndrome grippal sont disponibles du site Web du [Réseau Sentinelles](http://www.sentiweb.fr/). Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV dont chaque ligne correspond à une semaine de la période demandée. Nous téléchargeons toujours le jeu de données complet, qui commence en 1984 et se termine avec une semaine récente."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"Les données d'origine sont accessibles en ligne via cette [URL](http://www.sentiweb.fr/france/fr/?page=table)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
......@@ -37,6 +46,24 @@
"data_url = \"http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv\""
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"Mais nous préférons utiliser une copie des données stockées dans le fichier local.Nous spécifions le chemin local du fichier csv."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"chemin_local = C:\\Users\\karin\\OneDrive\\Documents\\Thèse Karine\\Travaux 6ème année\\Cours\\Recherche reproductible\\Module 3 - La main à la pâte une analyse replicable\\incidence-PAY-25.csv"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
......@@ -65,7 +92,7 @@
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"raw_data = pd.read_csv(data_url, skiprows=1)\n",
"raw_data = pd.read_csv(chemin_local, skiprows=1)\n",
"raw_data"
]
},
......@@ -364,7 +391,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.1"
"version": "3.6.4"
}
},
"nbformat": 4,
......
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