"Nous vérifions la cohérence des données. Entre la fin d'une période et le début de la période qui suit, la différence temporelle doit être zéro, ou au moins très faible. Nous laissons une \"marge d'erreur\" d'une seconde.\n",
"\n",
"Ceci s'avère tout à fait juste sauf pour deux périodes consécutives entre lesquelles il manque une semaine.\n",
"\n",
"Nous reconnaissons ces dates: c'est la semaine sans observations que nous avions supprimées !"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"periods = sorted_data.index\n",
"for p1, p2 in zip(periods[:-1], periods[1:]):\n",
" delta = p2.to_timestamp() - p1.end_time\n",
" if delta > pd.Timedelta('1s'):\n",
" print(p1, p2)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f5e7aa9c7f0>"
" for y in range(1991, sorted_data.index[-1].year)]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"En partant de cette liste des semaines qui contiennent un 1er août, nous obtenons nos intervalles d'environ un an comme les périodes entre deux semaines adjacentes dans cette liste.Nous calculons les sommes des incidences hebdomadaires pour toutes ces périodes.\n",
"\n",
"Nous vérifions également que ces périodes contiennent entre 51 et 52 semaines, pour nous protéger contre des éventuelles erreurs dans notre code."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"year = []\n",
"yearly_incidence = []\n",
"for week1, week2 in zip(first_september_week[:-1],\n",
