diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md
index 133d52ae000f74f3af3032cea2a53fd0f558d2a3..fdacc3a2582b152e9b010db0cd72eca4d21f8dc3 100644
--- a/journal/Readme.md
+++ b/journal/Readme.md
@@ -278,7 +278,7 @@ selected_data = selected_data.rename(columns={'index': 'Date'})
 # display(selected_data)
 ```
 
-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()``.
+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 : "Une fois nos données regroupées dans le DataFrame `selected_data`, je vais alors pouvoir les tracer avec la fonction `.plot()` de la bibliothèque Pandas."