From 6d1abd78708611d0481106c40fad4b8b2926ebb7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1 Date: Sat, 19 Nov 2022 20:06:04 +0000 Subject: [PATCH] Update Readme.md --- journal/Readme.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index db229cc..2074698 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -280,10 +280,10 @@ selected_data = selected_data.rename(columns={'index': 'Date'}) En plus, d'avoir localisé les valeurs des différents pays, celles-ci ont été regroupées dans un dataframe nommé "selected_data" à l'aide de la fonction ``DataFrame()``. Les fonctions ``reset_index()`` et ``.rename()`` quant à elles permettent de pouvoir classer toutes ces valeurs en fonction de la date à laquelle elles correspondent. -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." +MARKDOWN : "Une fois nos données regroupées dans le DataFrame `selected_data`, je vais alors pouvoir les tracer avec la fonction `.plot()` de la bibliothèque Pandas." Il ne reste plus qu'à tracer les différentes données que vous souhaitez. -Dans un premier temps vous allez tracer les données de chaque pays en fonction de la date à l'aide de la fonction ``.plot()``. Pour cela, utilisez le code suivant : +Dans un premier temps, vous allez tracer les données de chaque pays en fonction de la date à l'aide de la fonction ``.plot()``. Pour cela, utilisez le code suivant : ``` colors = ['black', -- 2.18.1