From bf671da28a6d8909a8b7f40e7cc1a6b8358830ae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1 Date: Mon, 21 Nov 2022 13:09:56 +0000 Subject: [PATCH] Update Readme.md --- journal/Readme.md | 4 +++- 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index f6fbc2b..72763b6 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -210,7 +210,7 @@ data = data_raw MARKDOWN : "Une fois nos données disponibles, je vais chercher les lignes des pays nous intéressant avec la fonction `.loc()` de la bibliothèque Pandas. Une fois ces données localisées, je vais les regrouper sous forme de DataFrame afin de pouvoir les traiter." -Pour obtenir l'écriture sous la forme de code `.loc()` écrivez ``.loc()`` +Pour obtenir l'écriture sous la forme de code `.loc()` écrivez ``.loc()``. Vous pouvez maintenant extraire les données pour chaque pays. Pour cela, il faut tout d'abord les localiser avec la fonction `.loc()` en écrivant le code suivant : @@ -283,6 +283,8 @@ Les fonctions ``reset_index()`` et ``.rename()`` quant à elles permettent de po 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." +De la même manière que précedemment pour écrire `selected_data`, écrivez `selected_data` et pour `.plot()`, écrivez ``.plot()``. + 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 : -- 2.18.1