From 00e016c52b993ed4edc291f2f959cc24c2dfa269 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1 Date: Thu, 17 Nov 2022 11:27:25 +0000 Subject: [PATCH] Update Readme.md --- journal/Readme.md | 27 +++++++++++---------------- 1 file changed, 11 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index dc64069..c38894c 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -135,17 +135,12 @@ De plus, j'ai corrigé deux documents effectués par deux autres personnes réal ### Exercice Final : Comment reproduire le document computationnel de l'exercice 03-3 - -DONNER LIEN EXERCICE -DONNER BUT -DONNER COMMENT OUVRIR LES DOCUEMENTS ETC... - Cet exercice a pour but de donner toute la démarche pour que n'importe qui puisse reproduire le document computationnel de l'exercice 03-3 : [Autour du SARS-CoV-2 (Covid-19)](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/mooc-rr/blob/master/module3/exo3/exercice.pdf). -Un document computationnel un document séparé en plusieurs parties, à savoir des parties de texte en language de balisage markdown et des parties de code en language python. +Un document computationnel un document séparé en plusieurs parties, à savoir des parties de texte en langage de balisage markdown et des parties de code en langage python. Pour avoir plus d'information sur la manière d'écrire en markdown se référer aux explications données sur les exercices ci-dessus. -Tout d'abord ouvrez un document Jupyter. +Tout d'abord, ouvrez un document Jupyter. #### 1. Titre @@ -157,7 +152,7 @@ Donnez un titre à votre document. Pour cela, il est nécessaire de passer de l' Une fois en écriture "markdown" écrivez : "# Ecrire un document computationnel autour du SARS-CoV-2 (Covid-19)", "#" signifiant titre d'ordre 1 en markdown. -Il faudra suivre la même démarche pour tout les écritures en markdown par la suite. +Il faudra suivre la même démarche pour toutes les écritures en markdown par la suite. #### 2. Contexte @@ -171,16 +166,16 @@ Nous nous concentrons sur les données disponibles à cette [adresse](https://ra Dans notre cas nous regarderons les données des pays suivants : la Belgique (Belgium), la Chine - toutes les provinces sauf Hong-Kong (China), Hong Kong (China, Hong-Kong), la France métropolitaine (France), l’Allemagne (Germany), l’Iran (Iran), l’Italie (Italy), le Japon (Japan), la Corée du Sud (Korea, South), la Hollande sans les colonies (Netherlands), le Portugal (Portugal), l’Espagne (Spain), le Royaume-Unis sans les colonies (United Kingdom), les États-Unis (US)." Utilisez ``[]()`` pour ajouter des liens aux mots souhaités, par exemple : ``[fun-mooc.fr](https://www.fun-mooc.fr/fr/)``. -Dans votre cas vous allez donner le lien ``https://www.scmp.com/`` à ``South China Morning Post`` afin de donner accès au site d'origine des données que vous allez utiliser aux lecteurs et ``https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv`` à ``adresse`` afin de donner accès aux données brutes aux lecteurs +Dans votre, cas vous allez donner le lien ``https://www.scmp.com/`` à ``South China Morning Post`` afin de donner accès au site d'origine des données que vous allez utiliser aux lecteurs et ``https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv`` à ``adresse`` afin de donner accès aux données brutes aux lecteurs #### 3. Exploitation des données Vous allez maintenant traiter les données que vous avez récupérées via le lien ``https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv``. -Votre but est d'extraire les données du nombre de personne ayant eu le Covid 19 depuis le début de l'épidémie en fonction de la date et du pays parmis les pays que vous avez selectionnés. +Votre but est d'extraire les données du nombre de personnes ayant eu le Covid 19 depuis le début de l'épidémie en fonction de la date et du pays parmi les pays que vous avez sélectionnés. -Afin d'avoir exactement les mêmes données daté du 14/10/2022, enregitrez les données données suivantes : [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/edit/work/module3/exo3/Donn%C3%A9es%20Covid%2019.csv), dans un document .csv nommé "Données Covid 19.csv" dans le même dossier que votre document computationnel. +Afin d'avoir exactement les mêmes données datées du 14/10/2022, enregistrez les données suivantes : [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/edit/work/module3/exo3/Donn%C3%A9es%20Covid%2019.csv) dans un document .csv nommé "Données Covid 19.csv" dans le même dossier que votre document computationnel. -Les différentes anotations en markdown dans cette partie n'étant pas une nécessité pour le fonctionnement du code, elles vous seront données comme ceci : MARKDOWN : "Texte". Si vous voulez avoir exactement le même document, il vous faudra alors les ajouter a votre propre document computationnel. +Les différentes annotations en markdown dans cette partie n'étant pas une nécessité pour le fonctionnement du code, elles vous seront données comme ceci : MARKDOWN : "Texte". Si vous voulez avoir exactement le même document, il vous faudra alors les ajouter à votre propre document computationnel. MARKDOWN : "## Exploitation des données" MARKDOWN : "Afin de pouvoir traité ces données en python, il est nécessaire d'importer les bibliothèques python suivantes." @@ -198,7 +193,7 @@ import isoweek MARKDOWN : "Pour ne pas avoir de problème de modification de données entre temps j'enregistre les données localement. Ces données n'évolueront donc pas ce qui évitera des problèmes par la suite. En revanche, la date la plus récentes est le 14/10/2022, date de la sauvegarde local." -Vous pouvez maintenant ouvrir vos données à l'aide de la fonction ``pd.read_csv()``. Pour cela écrivez le code suivant : +Vous pouvez maintenant ouvrir vos données à l'aide de la fonction ``pd.read_csv()``. Pour cela, écrivez le code suivant : ``` # data_url = "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv" @@ -282,7 +277,7 @@ selected_data = selected_data.rename(columns={'index': 'Date'}) MARKDOWN : "Un fois nos données regroupées dans le DataFrame `selected_data`, je vais alors pouvoir les tracer avec la fonction `.plot()` de la bibliothèque Pandas." -Vos données étant stockées dans la dataframe nommée "frame", il ne reste plus qu'à tracer les données de chaque pays en fonction de la date. Pour cela utilisez le code suivant : +Vos données étant stockées dans la dataframe nommée "frame", il ne reste plus qu'à tracer les données de chaque pays en fonction de la date. Pour cela, utilisez le code suivant : ``` colors = ['black', @@ -325,7 +320,7 @@ plt.grid(which='both', linestyle='--') MARKDOWN : "Nous avons donc un graphique représentant le nombre de cas de Covid-19 en fonction de la date et du pays. Nous allons maintenant refaire ce graphique avec toutes les données de chaque pays selectionné cumulées." -Pour finir, tracez les données totales de tout ces pays en échelle linéaire mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela, utilisez le code suivant : +Pour finir, tracez les données totales de tous ces pays en échelle linéaire, mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela, utilisez le code suivant : ``` selected_data['Total'] = selected_data['Belgium'] + selected_data['China'] + selected_data['France'] + selected_data['Germany'] + selected_data['Hong Kong'] + selected_data['Iran'] + selected_data['Italy'] + selected_data['Japan'] + selected_data['Korea, South'] + selected_data['Netherlands'] + selected_data['Portugal'] + selected_data['Spain'] + selected_data['US'] + selected_data['United Kingdom'] @@ -370,7 +365,7 @@ plt.grid(which='both', linestyle='--') plt.show() ``` -Votre document computationnel est maintenant terminé. Vous pouvez le télécharger en format .pdf en allant dans "File", "Download as", "PDF via LaTeK" et le comparer avec le [document compuationnel de base](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/mooc-rr/blob/master/module3/exo3/exercice.pdf) +Votre document computationnel est maintenant terminé. Vous pouvez le télécharger en format .pdf en allant dans "File", "Download as", "PDF via LaTeK" et le comparer avec le [document computationnel d'origine](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/mooc-rr/blob/master/module3/exo3/exercice.pdf) -- 2.18.1