Commit 730a021f authored by Michael Nauge's avatar Michael Nauge
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Create notebookTP.ipynb

parent 93ea4ff5
%% Cell type:markdown id: tags:
# Les mains dans le notebook
%% Cell type:markdown id: tags:
## Créer des cellules
Au dessus, en dessous et les supprimer
- A (above)
- B (below)
- X (cut)
%% Cell type:markdown id: tags:
## Baliser en Markdown
Faire des sous-titres, des emphases, des listes, des liens interne et externe, ajouter une image.
%% Cell type:markdown id: tags:
### Texte à baliser (à vous de baliser/annoter)
Un titre de niveau 1
Un titre de niveau 2
Un titre de niveau 3
le mot italic doit être en italic
le mot gras doit être en gras
les verbes qui suivent doivent être mis en liste à puce
taper
annoter
balise
les verbes qui suivent doivent être mis en liste numérotés
compter
multiplier
factoriser
diviser
Le lien vers la section Baliser en Markdown
Consulter le guide pour les maths doit pointer vers https://csrgxtu.github.io/2015/03/20/Writing-Mathematic-Fomulars-in-Markdown/
Afficher cette image distante : https://api.nakala.fr/data/10.34847/nkl.6d74q06a/c64c5936bf056290475612031bec119f74adf8e5
taper ci-dessous une jolie formule
%% Cell type:markdown id: tags:
## Programmer en Python
%% Cell type:markdown id: tags:
### Charger des tableurs
Utiliser la libraire Pandas pour le tableur du Csv du dossier ./../data/
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Charger le fichier CSV
1. préciser le chemin du fichier à lire
1. demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
1. afficher à l'écran un échantillon du tableau
%% Cell type:code id: tags:
``` python
import pandas as pd
# préciser le chemin du fichier à lire
# demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
# afficher à l'écran un échantillon du tableau
```
%% Cell type:markdown id: tags:
### Afficher des graphiques
Plusieurs librairie possibles :
- matplotlib (static, bonne qualité pour publication)
- seaborn (interactif, pour le web)
- bokeh (interactif, pour le web)
- plotly (interactif, pour le web)
- ...
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Graphique avec matplotlib
Afficher sur un même graphique la **duréee en secondes** (axe h) et le nombre de **phonèmes** (axe v)
%% Cell type:code id: tags:
``` python
import matplotlib.pyplot as plt
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
%matplotlib ipympl
# créer une figure
# demander la création d'un graphique scatter
# facultatif : nommer les axes
# afficher le resultat
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Graphique avec seaborn
Afficher sur un même graphique la **duréee en secondes** (axe h) et le nombre de **phonèmes** (axe v) et en bonus une couleur différente pour le **lieu**
%% Cell type:code id: tags:
``` python
import seaborn as sns
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
%matplotlib ipympl
# créer une figure
# demander la création d'un graphique scatter
```
%% Cell type:markdown id: tags:
### Calculer des indicateurs numériques
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Afficher la durée en secondes moyenne
Peut se faire en une ligne,
ou en décomposé pour mieux comprendre:
1. grâce à pandas, isoler la colonne **durée en secondes**
1. et demander à pandas de calculer la moyenne de cette colonne
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# grâce à pandas, isoler la colonne durée en secondes
# demander à pandas de calculer la moyenne de cette colonne
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# la même chose en une seule ligne
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Afficher la durée en secondes moyenne groupé par lieu
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# Afficher la durée en secondes moyenne groupé par lieu en une seule ligne
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Combien de lignes pour chaque type de lieu ?
Peut se faire en une ligne,
ou en décomposé pour mieux comprendre:
1. grâce à pandas, isoler la colonne **lieu**
1. et demander à pandas de compter le nombre d'occurence de chaque lieu
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# grâce à pandas, isoler la colonne lieu
# demander à pandas de compter le nombre d'occurence de chaque lieu
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# la même chose en une seule ligne
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Isoler un sous-tableau
Isoler les lignes où **lieu** est **outdoor**
Peut se faire en une ligne,
ou en décomposé pour mieux comprendre:
1. isoler la colonne **lieu**
1. pour chaque ligne de cette colonne vérifier si Oui ou Non la valeur est **outdoor**
1. isoler les lignes où la réponse précédente est True
1. nommer ce sous-ensemble
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# tout ça en une ligne
```
%% Cell type:markdown id: tags:
Afficher le nombre de ligne du sous-tableau
%% Cell type:code id: tags:
``` python
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Charger le fichier ODT
Consulter la [documentation](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_excel.html) pour trouver le **engine** à utiliser.
1. préciser le chemin du fichier à lire
1. demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
1. afficher à l'écran un échantillon du tableau
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# préciser le chemin du fichier à lire
cheminDuFichierODS = "./../data/fear_sample_TIDY.ods"
# demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
# afficher à l'écran un échantillon du tableau
```
%% Cell type:markdown id: tags:
#### Charger le fichier XLSX
Consulter la [documentation](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_excel.html) pour trouver le **engine** à utiliser.
1. préciser le chemin du fichier à lire
1. demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
1. afficher à l'écran un échantillon du tableau
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# préciser le chemin du fichier à lire
cheminDuFichierXLSX = "./../data/fear_sample_TIDY.xlsx"
# demander à pandas de lire le fichier et garder ce tableau accessible dans une variable
# afficher à l'écran un échantillon du tableau
```
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