resultb

module3/exo3/exercice.ipynb

@@ -301,7 +301,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
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    "outputs": [],
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@@ -314,7 +314,7 @@
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-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 4,
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    "source": [
@@ -329,7 +329,7 @@
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-   "execution_count": 4,
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     {
@@ -359,7 +359,7 @@
   },
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-   "execution_count": 5,
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     {
@@ -389,7 +389,7 @@
   },
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-   "execution_count": 6,
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    "source": [
@@ -400,8 +400,8 @@
     "    df.dropna(inplace=True)  # Supprimer les lignes incomplètes\n",
     "    df.columns = [\"date\", \"size\", \"bytes\", \"from\", \"url\", \"ip\", \"icmp\",\"ttl\",\"time\", \"ms\"]  # Nommez les colonnes\n",
     "    df[\"time\"] = df[\"time\"].str[5:].astype(float)  # Extraire le temps en ms et convertir en float (supprimer la chaîne \"time-\")\n",
-    "    df[\"date\"] = df[\"date\"].str[1:18] # Extraire la date de la première colonne et la convertir au format \"datetime\"\n",
-    "    df[\"date\"] = pd.to_datetime(df[\"date\"], unit='s')\n",
+    "    df[\"date\"] = df[\"date\"].str[1:18] # Les [ ] sont supprimés donc la date est extraite de la première colonne\n",
+    "    df[\"date\"] = pd.to_datetime(df[\"date\"], unit='s') # La date obtenue précédemment est convertie au format \"datetime\"\n",
     "    return df\n",
     "\n",
     "# Traiter les données ping pour liglab2 et stackoverflow\n",
@@ -411,7 +411,7 @@
   },
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-   "execution_count": 7,
+   "execution_count": 8,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -441,7 +441,7 @@
   },
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    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 8,
+   "execution_count": 9,
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    "outputs": [
     {