Chapitre 5.2 - Les Requêtes⚓︎

1. Requêtes simples⚓︎

1.1 🦝 Les prénoms donnés en France⚓︎

On s'intéresse au fichier nat2021.csv regroupant des informations sur les prénoms donnés en France de 1900 à 2021. Ce fichier provient du site de l'INSEE.

Fichier volumineux

Le fichier initial comporte 648 616 lignes !

À vrai dire, il est si long que le moteur permettant de faire fonctionner ce site mettrait beaucoup trop de temps à le lire en entier...

On a donc limité le fichier original aux seules années postérieures à l'an 2000 (inclus).

Même allégé, on déconseille vivement d'afficher la totalité du tableau avec Python...

Les premières lignes de ce fichier sont :

📑 Données CSV

sexe;prenom;annee;nombre
G;PRENOMS_RARES;2000;12583
G;PRENOMS_RARES;2001;13285

Remarques

PRENOMS_RARES correspond à des prénoms donnés moins de 20 fois entre 1900 et 1945 ou entre 1946 et 2021. Tous ces prénoms sont regroupés pour chaque année. On doit donc comprendre qu'en 2000, 12 583 garçons ont reçu un « prénom rare ».

On remarquera de plus que tous les prénoms sont saisis en majuscule (avec potentiellement des accents comme dans LÉONIE).

Repérer les bonnes informations

Observez l'extrait proposé et répondez aux questions suivantes :

Quel est le séparateur utilisé ?
Combien y-a-t-il de descripteurs ?
Quels sont les types des descripteurs ? (entier, nombre décimal, chaîne de caractères...)

Solution

Le séparateur est le point virgule
Il y a quatre descripteurs
sexe et prenom sont des chaînes de caractères, annee et nombre des entiers.

A. Import(s)

On laisse ici le choix d'importer ce fichier sous forme d'une liste de listes ou d'une liste de dictionnaires. Vous pouvez aussi vous entraîner en réalisant les deux types d'imports !

Quel que soit le choix fait, la liste regroupant l'ensemble des entrées sera nommée prenoms et les données seront typées.

On rappelle que la structure du fichier est la suivante :

Descripteur	`sexe`	`prenom`	`annee`	`nombre`
Indice	`0`	`1`	`2`	`3`
Type Python	`str`	`str`	`int`	`int`

Import dans une liste de listes

Compléter le script ci-dessous afin d'importer les données dans une liste de listes.

Les données seront typées.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013uev6pr._Shf;nklyqt-w,m375b)sc]1 9d/(oaP08[=2gi4:050I0c0s0M0U0p0C0G0D0p0M0C0C0R010s0U0f010406050C0b0w0w0M0g0q040j0L0p0b0;0L0n050J0{0}0 110_0f04051h1a1k0J1h0_0I0U0d0)0+0-0/0+0n0T0b0M0T0c0t0f0q0s0k180G0k0U0T0k0p1M0k0s0@050!0A0p0c1t0,0.011L1N1P1N0s1V1X1T0s0g1i1H0)140C0f0M0n0/0S011Z1v010l0$0c0n0M0w0c1T1^1`1 1#221X25270@0a0G0N0g0L0f0L0C0U170n0G0Y1?0g0g0c0D2s1a2a0n1i0J1H2F1/1;1:1U0I2c1w0U0n242p1T1q1s0*1!2P2R0n0L2V1T0f2y1i2D2F2,0`1_2t2X202#0g0~0p1T0M1K2y0l0/030i0i0D2$0c1P2!0L0t0F3a0@0F1a0M2-2:0^2/2b2=1#2@2_2{2}0c2 01313335372S3a0t1}040S3f3h1`3j2D2O013o0M2`1i2|0k2~3032340Y3y2#3A0x0@0x3F2C3i0_3J3m0/3M3O053Q3S3u3U3x2Q3z3b0V0@0V3%1b3)3k2;1u3n0L2^3N3q3R3s3T3w3W3_3Y3b0z0@0z3 2,3*2:3K3.493=3v3V364f393b0e0@0e4l413+443-463p3P3r3t4t3^383A0y0@0y4C3H4n3l4F3L4H484J4a4L3@4e4O3b0P0@0P4T2E4V432Y4Y473/3;4b3?4d4v4*0t0H0@0H4/2F2)0c2F2V2I0I1;2N3,014u2U1r1i562+3i3(3H054u5l2b0U0I0/322D3A0F3q5t5v4}3X4x3c0G2g0c5C4u5E5y1T0J3g424p0@562#0w0C5n2E0G5R5e0L0@0R5Y045!4E4?0?040Q0E5*0_405o3J5B015w2:3A3C3:0G5{4(4~3`3B1~5I5K4N66605P5r4=200o0@0u2r0k5*5,4o5e0n0A0@2n245*5#4X5/0K6w5-2?0@2e0c6B6p4X5%045)5^2E6x4?0C3C020r0b0L0s0m250s0S0O0S0F0h0D0C0d6T6V6X6H4W5.0@0v6n6P6D040w356:6g1#6K6M2.6C1#6R0@6-6W0m0g786/6N6f3K5/6@7e6o6;6`243V2Q0T6~3K717r5e76047c0m160l0t0P7y7u6y0@0B6^740/6i040,7J6I4?0n6E0U0D1L0c0g7F6=040W5?7r630i5x3b3!4J7)5L4w3Z68265J5|5D7;7,5O3g0G7 7k6 3-7T7V0U7X7Z206K0h883n0@2y0M0I3y8c0/6z7I7e5@734o7)7+0t3|7.5u7_7:4 3|5H7@6a4)668u3F80813K7M0l467P7l8d041)2R8O82010L0u0@2Q8U5S042285877e6_1#5/7$8n7(8w5}1`3A4i8v8D654g0t4i8B278{5M4h7}5+8I808,838R1M2R0i2)2n2y8#5$5(9i4X7S9b0T8T8+7K8W0@8b9r7Q6`0C1/0=8j018l7%9w5s8=7*5~4y5A9I8y664z907^64930t4z2F7~977 993L0@0d3N0c0b0g5X7j9#7t9.9s9n8S0c9e2m569C8a9C9n1^1P0s9C6z9C7w7y0m7E9G8V5/8m4m8;5C8s4Q8`8x6b8}4Q9R927{0tai8H9Z8J6q9%9)9+9-8p8P8k0@0Q9C0w0U0@3Eaa7g0@5=9;9x709kaPaC3L6s042Qa2aL5ea4a!9max1Xaza3aEaGaI3Da,040Ead41aL8r9K7C9Map4 4,aoak8E8}4,9X969Z9#9n9(a*9,a;aFa%4?aH3#a;aO2,av6JaSbmb9aWaYa;6Abg6`bb9*bdbw8-a-bB0/bi043$bE9DaNa@4Uaf7_8s51aj9Taq51b1bT4 bRatb89=5T2y5VaA5m9s9}bJ9n0M0f0f240Ibu9~a)bzb*5_aQaD04bM4:6w0J5q1l2*1a591a0s5bca2L2G0M1W57c85i5@0Y0!0$0C04.

Import dans une liste de dictionnaires

Compléter le script ci-dessous afin d'importer les données dans une liste de dictionnaires.

Les données seront typées.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013uev6pr.R_Shf;nDklyqt-w,m375b)sc]1 d/(oaP08[=2gi4:050J0c0u0N0V0r0E0I0F0r0N0E0E0S010u0V0f010406050E0b0y0y0N0g0s040k0M0r0b0=0M0o050K0|0~10120`0f04051i1b1l0K1i0`0J0V0d0*0,0.0:0,0o0U0b0N0U0c0v0f0s0u0l190I0l0V0U0l0r1N0l0u0^050#0C0r0c1u0-0/011M1O1Q1O0u1W1Y1U0u0g1j1I0*150E0f0N0o0:0T011!1w010m0%0c0o0N0y0c1U1_1{201$231Y26280^0a0I0O0g0M0f0M0E0V180o0I0Z1@0g0g0c0F2t1b2b0o1j0K1I2G1:1=1;1V0J2d1x0V0o252q1U1r1t0+1#2Q2S0o0M2W1U0f2z1j2E2G2-0{1`2u2Y212$0g0 0r1U0N1L2z0m0:030j0j0F2%0c1Q2#0M0v0T0v0H0^0H1b0N2.2;0_2:2c2?1$2^2`2|2~0c3001323436382T3b3b0^0T3h3j1{3l2E2P013q0N2{1j2}0l2 3133350Z3A2$3C0z0^0z3G2D3k0`3K3o0:3N3P053R3T3w3V3z2R3B3c0W0^0W3(1c3*3m2=1v3p0M2_3O3s3S3u3U3y3X3`3Z3c0B0^0B402-3+2;3L3/4a3?3x3W374g3a3c0e0^0e4m423,453.473r3Q3t3v4u3_393C0A0^0A4D3I4o3n4G3M4I494K4b4M3^4f4P3c0Q0^0Q4U2F1m2+1b2W2J0J1=2O3-014v2V1s1j2*0c2,3k3)3I054v552c0V0J0:332E3C3e4K5d5f4e4w4+3d1 2h0c5m4v3Y4y5q2G3i433L0q0o0^0V0y2p0g0u574;4F2Z010w0^0I5L5b445O0o5E040F0E0d5T0`41583K5l015g2;3C1~5k5e5-5n5w5:5r275t5@5v4x5`5z5U4q0^532$0y0E5T5S5N210M0^0S6a5B4}0@040R0G5%5T5B5,5.1{3!3s6r5^603c3#0I5s5u4O3{0v3#626i4Y0q0^0w2s0l6h6c3p0C0^2o256p6R0:6k0L6X4p4}5Y2f0c6$4X5O6e046g5)5M6%4Y0E5;020t0b0M0u0n260u0T0P0T0H0h5!0d6{6}6 6,5V216k0x6Q6@5W0^0y367d3L6/6;2/6Y016_0^7a6~0n0g7x7c6=636j0^7h7D6b7j2@0^253W2R0U7o4}7q7R6^6`6|7y170m0v0Q7B0n7U5O6k0D7i6-216L040-7-7e3p0^230F1M0c0g7)7f0^0X6o7D6q5?6s0o3C3}5=6D4*6F3}6B5|8c5o8e1U0K3i0I8o7J7.7^041Y2B0c0b7~7I6J6.6f7?645Z5#7 1$6/0h8H3.0^0p0V2B0i0c0N0Z8y7s7K1$6!8L3M7_8P7|8V567t7g8D6(0^4f0y2s7}8!7T847t7v047%0n7%8!7+838W5c860j5h4i6v955 5p4j8g288i5_98628p8q7@0:7:0m478-4Y5Y251:0c6+8z7t0M5Q042R9r7k8t2A0u8w8)5*8X6Z81928*4p6w970v4A8b5~6E4h9U5{9f9X8d9Z9V3G9k9k8A7L049u2z9x939m016k0R8!8{7%1{2S0c8 8_9M9_0^6n9ya48^2-9l4q6T9C0o5Ka38r9N046#ai9^9tag9=900^9{an3L9}7X6 9 9wa29@3L6k0G7,7D5(aD9S5/3c4R9W4)8j9Z4R9e5}aQ9h0vaO9+9,8o9.8s9;9was6l9|7W7b700M0y0C2zaC9Qaja504a7aba%0:aa3kac6(ae2RahaD7Fal8!ap9v9?a_9^9`a-7waya:a=a@bka+aG9P9L945m9T4-aP6x5p4-aU9g6y7#8l8na#b39s652z6769av7S0^8KbObJ7;0f0f250Ja+amb8bTa)bebsbg0^aH4n6p0K5a4=544@511b0u4`b^2M2H0N1Xb=0K4^5(0Z0#0%0E04.

B. Requêtes

Dans ce qui suit, les imports ont été effectués et la liste prenoms est chargée en mémoire. On peut désormais l'interroger afin d'en extraire des résultats.

On propose ci-dessous deux versions du même exercice selon le type de listes choisis : liste de listes ou de dictionnaires.

Requêtes dans une liste de listes

La première entrée de la liste est :

Python Console Session

>>> prenoms[0]
['G', 'PRENOMS_RARES', 2000, 12583]

On peut sélectionner les entrées correspondant au prénom ADELINE en faisant :

Python

adeline = [entree for entree in prenoms if entree[1] == "ADELINE"]

Vous remarquerez que les prénoms sont saisis en majuscule dans le fichier csv.

On peut de la même façon sélectionner les entrées correspondant au prénom "ANTOINE en 2007 :

Python

antoine_2007 = [entree for entree in prenoms if entree[1] == "ANTOINE" and entree[2] == 2007]

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées. prenoms a déjà été chargé et correctement typé sous forme d'une liste de listes.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013uàev6ALpr_Shf;InDklyqt-wm375b)sc]1C 9d/O(oNaEP08é=[2Fgi4050M0d0w0S0%0t0F0K0G0t0S0F0F0Y010w0%0i010406050F0b0z0z0S0j0u040l0Q0t0b0|0Q0q050N13151719110i04051p1i1s0N1p110M0%0e0;0?0^0`0?0q0$0b0S0$0d0x0i0u0w0m1g0K0m0%0$0m0t1U0m0w0 050,0D0t0d1B0@0_011T1V1X1V0w1%1)1#0w0j1q1P0;1c0F0i0S0q0`0!011+1D010n0.0d0q0S0z0d1#2022271-2a1)2d2f0 0a0K0U0j0Q0i0Q0F0%1f0q0K0*1~0j0j0d0G2A1i2i0q1q0N1P2N1`1|1{1$0M2k1E0%0q2c2x1#1y1A0=1,2X2Z0q0Q2%1#0i2G1q2L2N2@12212B2)282-0j160t1#0S1S2G0n0`030k0k0G2.0d1X2,0Q0x0f0x0I0 0K0I1i0S2^2{102`2j2}1-2 3133350d3701393b3d3f2!3i0x25040K0!3p3r223t2L2W013y0S321q340m36383a3c0*3I2-3K0A3m0A3Q2K3s113U3w0`3X3Z053#3%3E3)3H2Y3J3j0(3m0(3=1j3@3u2|1C3x0Q303Y3A3$3C3(3G3+443-3j0C3m0C4a2@3^2{3V3|4k403F3*3e4q3h3j0f3m0f4w4c3_4f3{4h3z3!3B3D4E433g3K0B3m0B4N3S4y3v4Q3W4S4j4U4l4W424p4Z3j0W3m0W4(2M4*4e2*4-4i3}3 4m414o4G4^0x0L3m0L4}3T4z3`524T3~4V4n4F3,4I3k0V0 0I0V5f4 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2Ya 8OaU049yai0Fbd9b01a{040%0nbk4Aa=0q1`b4a/9#a,a.aya:010z0%5tbxb001a,0Hbr5ia$040Ya(b6bC0F3Mataoaq0r0T0h0p0R0TbWavbBby0 bLayax2_3UaBaD223.aG9W9f0x3/aL2fb{8/b}9Z3qb:9Bb=aHb@0q3K5 5lb?aJ46269Uc194chaRaz3V9%0 9)222Z0d0k6^0V0B9-9/9;341X9^2C1*9{9}0:1)0:a?a30:a52G201gaabu0K0c9;02039i0octa33O0VcyawbH9Gc90k9L4sb`aOb|4tb aN8y6%6d3=aTaV0qd2cvcx6H2@b7bIbObRd7bCbzc-blbfb3b5dca`a|a~bSd0b2bua@bM4,b9bb1hdobIbfbh0Q0zbjdy8Obnbpdt66btbvdjc7bIdeb+bIbE0 5Wb;dPb-dJa#a%db3sd88OdT6`c*d6dO8ObKc,dRc.9Pc;3ic?c|5q4Kc`ck7.6r3Qc63S5Lcfd^6Fcec/aP3j4#d~c@c2e89!bIcq049)2mcLcA9:9=cE0w9_cH9|etcKa0drcO2EcRa8cU9:cX0*0:agbi0K0n0XbE0q2YdE6vd=aAc/d^6Se9d 7N4`eed{3KeYeibea|0.cLdZ1-dae:0`dQdWe,dqdMe?bmdm0je}dhdrbwdFbldvbodxdkdz0 dBdDe}dHbqf5bse{dseU3Ve^d.bld*5vfm5id:fibNd#e}bU0 b)0o0#fCdffndYb/fGe6aE3j6)eZefcl5bciaMe!5afO5;e32Me5eWfM5rd`cgf(e%f*5uc4co9t9(1~0b0j0wcMcBer9@etcG0KcIex9 cMeAa44heDcTabd;e_eVd@f%5Gf)eb3k9ScjfQ7.ggcnbCek9)eH9~eKdCcP9|f^0:0P0A9 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220Ml3f3k}f:htk_lq1-d*dVlmlShMlt3VdahCk~bClWj.6UlUljhLkTcojG7fiec2l@h/k!gTh!ibkW3j7rl^fRm2l{l_hZke8Oh@b30k0C0k0+0k5u0kbE0t1)j:f|j?evcJg39-g5gxi6eEi9jDkUk2ca7!h)gPiSl_h.j!m4h;m9h?f=0M1g0q0Xj`2G0K0C0Kc*0V9-9:iHmYeMgK0:130j0K0b2Z9*kP1*0P2Y0=0bcKcZc#m.m!kLc#adbviL4cl jSkw7Qm37.n8m6m4ikmMfjmcmemgmimk1)jsbPe}jllRh1l4lJ51l1dnnujhk|g,i g nyk{lah5lenE0`d*memYnnhzhBlOlhl.bJlkjpnKhGhIlYjBl:l5fBhA0ol(3Nl*lo0V0knNlinUn$mzl=m03LiQmFkD7eiUfUk%73iXjQn5k3f%7;n97No9ncnajPnr28h@encvmim%9.h|j=f~j@mri3mueCa7g9j ktiNn`7~oa6@jZo1hXoCgpj(incGipirdDeMeO2YeRl;f#n67!k6n}o27e5codobkdog1-h@mPkPeJiEf m$c*m(9@0Km+m-m/c%m=m@iEn35!o6mC8:kyk7f*8ik$hXp9oJfbi?e.okn/n;nJk=a%npnVn=lgg{l#5inwi^pkpqi:lcd9nCl7pzl9h3gwnHh7psi.ntn!lrlTpMlVhGjzpPl/l!pDlubPn+k 5ilxfCfElz0onBd1lNlfjin=nqn-0 nZk1blfvpkbO02jun*e}jyn:c*nWn?pV5?p3c:f%8roD8zgkoGp8k)o5kuoW8:gTp7gi8Apap8l}nff;cr1~0z2w0Fa0f{h}mpi0osezj{mvj}eFoUc8qkb}hSqnb|8Kqqqom8o*0`h@iokioOgxqx2xmSqLkVqN8Uqc8TmIqfqomLqW9$f=0Jgukjis3cbu0%2c2,9:m}1`0-9:0Mm{kNm.0%1gq*mBq9h%8(q.8|ihq;qRneq@g(dCqy9.nnpZddponTpxlQp!4,punRprpWl$pBj1nGk;j7lwbVp)0xlIpJ51l6rEpymAp_rxpTbDloq4bKq63tq8d^8;rj3.o0gYpbo4r*qjo7rhjIoZpbjMrmc28}j%kfqv0S0k0*0D1emnqCoqmqg2otqHovi7qKozp^r|rgkw97r.8:oFr;p8e*qtkHoLeIq!eL0M0Xs80,bueJ17j;1)gE1*fC0grRp2r^p4b}oYh+qRo$mJ7.9is2e`s5s71erupnpOsliZnArLg^p.s/p{rIs=rKpkrMpwp/nTp;jnr$p:b-lls-4,frr%lsrGfxpYfzrOauaqsPrXhmr)fZ2N9E9l9z9n9w1i0w9qtt2T2O0S1(tq0N9oax0*0,0.0F04.

Requêtes dans une liste de dictionnaires

La première entrée de la liste est :

Python Console Session

>>> prenoms[0]
{'sexe': 'G', 'prenom': 'PRENOMS_RARES', 'annee': 2000, 'nombre': 12583}

On peut sélectionner les entrées correspondant au prénom ADELINE en faisant :

Python

adeline = [entree for entree in prenoms if entree["prenom"] == "ADELINE"]

Vous remarquerez que les prénoms sont saisis en majuscule dans le fichier csv.

On peut de la même façon sélectionner les entrées correspondant au prénom "ANTOINE en 2007 :

Python

antoine_2007 = [entree for entree in prenoms if entree["prenom"] == "ANTOINE" and entree["annee"] == 2007]

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées. prenoms a déjà été chargé et correctement typé sous forme d'une liste de dictionnaires.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013ue6ALSIDytw37s1 9d/OoaE=gixà4vpr_hf;nklqm5b)c]C(NP08é[2F-050s0c0k0w0A0N0o0q0T0N0w0o0o0y010k0A0F010406050o0b0P0P0w0G0j040g0v0N0b0}0v0L050t1416181a120F04051q1j1t0t1q120s0A0E0=0@0_0{0@0L0z0b0w0z0c0)0F0j0k0I1h0q0I0A0z0I0N1V0I0k10050-0R0N0c1C0^0`011U1W1Y1W0k1(1*1$0k0G1r1Q0=1d0o0F0w0L0{0%011,1E010J0/0c0L0w0P0c1$2123281.2b1*2e2g100a0q0Y0G0v0F0v0o0A1g0L0q0+1 0G0G0c0T2B1j2j0L1r0t1Q2O1{1}1|1%0s2l1F0A0L2d2y1$1z1B0?1-2Y2!0L0v2(1$0F2H1r2M2O2^13222C2*292.0G170N1$0w1T2H0J0{030H0H0T2/0c1Y2-0v0)0p0Z3j100q0p1j0w2_2|112{2k2~1.303234360c38013a3c3e3g2#3j3l26040q0%3q3s233u2M2X013z0w331r350I37393b3d0+3J2.3L0)0m3n0m3R2L3t123V3x0{3Y3!053$3(3F3*3I2Z3K3k0)0D3n0D3@1k3_3v2}1D3y0v313Z3B3%3D3)3H3,463.480Q3n0Q4d2^3`2|3W3~4n423G3+3f4t3i480d3n0d4z4f3{4i3}4k3A3#3C3E4H453h3/0n3n0n4Q3T4B3w4T3X4V4m4X4o4Z444s4$480!3n0!4+2N4-4h2+4:4l3 414p434r4J4{3l0r3n0r503U4C3|554W404Y4q4I3-4L3l3k103k5i524D4;575p5a5r4K3/0p0p5w3p0t3r3^4,4g5A564F594!4`475u3N0p3Q5M3S515Q5l4E4?4G4_5c5X3j3;040p3?5$5O5(4S545+5o4@5q4#5:0p4a5?4c5_4e5P5|2 5B5T4^5b5s5H4w5?4y684A5)4/5~586f5F5d3j4N5?4P6m4R5k6p6d5,5U5.6h480p4(5?4*6z6a6B5}6D5 5-6g5G6I4}5?4 6N5{6P6c5S6E6s624u5u5f5?5h6!5j4.6Q6(6S6F6U6u0%0Z106}5y6o6@5n6r615W6,0)0%5J047a716b4j6^755E6+5t793N0%5#5N696#6?6%745D5V5/780%5=7A7e6$7g7v607j777l0%657L7D7t7F4=6_6*7J3/0%6j7W7O537u7R7i7x6H3M6w0%6y7q6n7f4U7h7w6G6V3M6K0%6M7.6A7P7;7G6T6t5:0%6X857Z5R816`837z6.0%6:7}6O7 5m7$7?6{5:0m6~048p885*6R7%7@6u0m7b8z8t6C7=7H7(7^3:3N0m7p5%6=7!7Q5C8F8x8o5=0m5^8h7s8O808l8R8n780m658)8C738#827k3/0m6j8=8,7#8Q8/7U480m6w8~8^8P6e767y7l0m6K97918!8`8b8:8}6X0m6Z8X8N898.9d8|3l0m6.9q5i1u2?1j2(2R0s1}2W5l4I2%1A1r2=0c2@3t5`1r4I9J2k0A0s0{3b2M5H3B9Q9S8%7l5J0q2p0c9Y8c9!1$5_7:010T7b030q0w5W0q0c0o0k0q0@9}0A9{1+2E0k0v1f9`9}a72d1{0#a73d2G9`2x0L0s239|0w0b0q2=0#2.0P0q020O0b0v0k0K0e5Wauaway9L127r9O2C9X019T2|7V9W9RaL9ZaO9$2f9(aR9*aO2O5N9.0L109@5/9L0q72290v100ya+a-1.0 040$9La?3}10aa2H0ca=9.0M100J4kb27Ea}04a 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1.2 🦝 Populations des communes françaises (Métropole)⚓︎

On s'intéresse au fichier pop_hist.csv regroupant des informations sur la population des communes de France Métropolitaine à travers l'histoire.

Ce fichier a été adapté à partir de cette source. Les adaptations faites sont :

suppression des données de population pour certaines années,
suppression des communes pour lesquelles les données sont incomplètes (populations anciennes manquantes). Cette suppression explique que les communes listées soient toutes en métropole (hors Corse).

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On déconseille vivement d'afficher la totalité du tableau avec Python...

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📑 Données CSV

departement;nom;pop_2019;pop_2009;pop_1999;pop_1990;pop_1982;pop_1968;pop_1954;pop_1936;pop_1926;pop_1906;pop_1896;pop_1886;pop_1876
Ain;L'Abergement-Clémenciat;779;787;728;579;477;347;424;506;543;629;572;622;604

Les descripteurs sont explicités ci-dessous :

Descripteur	Indice	Type Python	Contenu
`departement`	`0`	`str`	département de la commune
`nom`	`1`	`str`	nom de la commune
`pop_2019`	`2`	`int`	population en 2019
`pop_2009`	`3`	`int`	population en 2009
`pop_1999`	`4`	`int`	population en 1999
`pop_1990`	`5`	`int`	population en 1990
`pop_1982`	`6`	`int`	population en 1982
`pop_1968`	`7`	`int`	population en 1968
`pop_1954`	`8`	`int`	population en 1954
`pop_1936`	`9`	`int`	population en 1936
`pop_1926`	`10`	`int`	population en 1926
`pop_1906`	`11`	`int`	population en 1906
`pop_1896`	`12`	`int`	population en 1896
`pop_1886`	`13`	`int`	population en 1886
`pop_1876`	`14`	`int`	population en 1876

On propose ci-dessous deux versions du même exercice selon le type de listes choisis : liste de listes ou de dictionnaires.

Requêtes dans une liste de listes

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées.

Il faudra tout d'abord importer et typer les données ici sous la forme d'une liste de listes.

La liste reprenant l'ensemble des informations sera communes.

Il y a beaucoup de données : le script met un peu de temps à s'exécuter

Évaluations restantes : 10/10

.128013uàev6pr._Shf;nklyqt-w,zMùm375b)sc]1H 9d/*T(oaP08[=é2gi4:050N0d0t0T0$0q0G0L0H0q0T0G0G0Y010t0$0g010406050G0b0A0A0T0h0r040k0S0q0b0|0S0o050O13151719110g04051p1i1s0O1p110N0$0e0;0?0^0`0?0o0#0b0T0#0d0u0g0r0t0l1g0L0l0$0#0l0q1U0l0t0 050,0E0q0d1B0@0_011T1V1X1V0t1%1)1#0t0h1q1P0;1c0G0g0T0o0`0!011+1D010m0.0d0o0T0A0d1#2022271-2a1)2d2f0 0a0L0U0h0S0g0S0G0$1f0o0L0*1~0h0h0d0H2A1i2i0o1q0O1P2N1`1|1{1$0N2k1E0$0o2c2x1#1y1A0=1,2X2Z0o0S2%1#0g2G1q2L2N2@12212B2)282-0h160q1#0T1S2G0m0`030j0j0H2.0d1X2,0S0u0J0!3i0 0L0J1i0T2^2{102`2j2}1-2 3133350d3701393b3d3f2!3i3k25040L0!3p3r223t2L2W013y0T321q340l36383a3c0*3I2-3K0u0B3m0B3Q2K3s113U3w0`3X3Z053#3%3E3)3H2Y3J3j0u0%3m0%3?1j3^3u2|1C3x0S303Y3A3$3C3(3G3+453-470D3m0D4c2@3_2{3V3}4m413F3*3e4s3h470f3m0f4y4e3`4h3|4j3z3!3B3D4G443g3.0C3m0C4P3S4A3v4S3W4U4l4W4n4Y434r4#470W3m0W4*2M4,4g2*4/4k3~404o424q4I4`3k0M3m0M4 3T4B3{544V3 4X4p4H3,4K3k0J0V0 5u5h514C4:565o595q4J3.0J0J5w3o0O3q3@4+4f5A554E584Z4_465t3M3j5y5Q5k4D4=4F4^5b5X3i3:040J3=5M3R505$4.5(5n4?5p4!5-0J495:4b5?5O5^4R535{574@5a5r5H4v5:4x654d5P682~5B5T6c5F5c3i4M5:4O6j4z5_696o5)5U5+6e470J4%5:4)6x4Q5j5`6B5|5*6d5G6G4|5:4~6L6l6N6A5S6C6q5 4t5t5e5:5g6Y676!6n6$6Q6D6S6s0!5v046{5#6m4i6?6b5~5W6*0u0!5J6}5L5N6k6:4-6#5m735E6)5s773M0!3P6/5i7f6=7h5D5V5,760!5/7z6 6;717u5}7j757l0!627K7C7s7E4;6@6(7I3.0!6g7V7N527t7Q7i7w6F3L6u0!6w7c6y704T727v6E6T3L6I0!6K7-6M7O7:7F6R6r5-0!6V847Y5R806^827y6,0!6.7|6Z7~5l7#7=6_5-0B6|8o875%6P7$7?6s0B798x8r6O7;7G7%7@3/3M0B7p8g7e7Z7P5C8D8v8n5/0B5=8K7r8M7 8k8P8m760B628%8A7g8Z817k3.0B6g8:8*7!8O8-7T470B6u8|8?8N6p747x7l0B6I955h1t2=1i2%2Q0N1|2V5k4H2$1z1q2;0d2?3s661q4H9o2j0$0N0`3a2L5H3A9v9x8#7l5J0L2o0d9D8b9F1#657/3W0 3c150b2Z0G9q0L6z280S0 0Y9X9Z1-0~040X0I9q117d9t2B9C019y2{7U9B9w9^9E9{9H2e9J9~9L9{2N5N9P0p0 0v2z0l9(9P0o0E0 2v2c9q9)0`9+0Ramag0 2m0dar7D0`9#049%9;an010G3M020s0b0S0t0n2w0g0j1T0G0t0i0H0G0eaHaJaLaw8i9+0wafax9Q040A3da!8X01azaB2_9PaF0 aXaK0n0ha`aZaC9Pa$a(8i0o0 2c3*2Y0#a.3Va;bb5ka^04a~0n1e0m0u0Wbibe4.9+0Fb3a/aa040@bt4Cat0$0H1T0d0hbp539+0(9/bb9@9_228/9|9K8.8{269IbR8`3k5/3Q0Lb#9Yas042abC0$bEbG9!0 0ib.3x0 2G0T0N3Ib=ao0 0Rbs9;9:a?4BbM0j9z47625nc5a5c8bUa2bW933.c95?b$b%a)bv0m4jby5%0 1;2Zcr4.0S0v0 2Ycw69bAb+b-b0a)bIbKcH9u9}bN0o3.6gcacN9 4uce2fcg7(0ucRckclb$aDb504cu0d0j2;2v2GcCb/aAc=b?c+1UcvcLa/azb;c}bz04aR0h0}b|01apc06yd1c5c73k6ucScY8F4Ma1cXa4bSdf9N3qc%c(b(0e3Y0d0b0h9W9;cm8ibddBc)ctc{c-c/9md7c d7c*201X0td7apd7bgbi0nbod15kbrcKc3cM9Dde0u6IdhdnbXd,cWa38Q76d-c$dsaDcocqdFb(0$c^aycz04cBd a)ahb@221KdTb~d70A0$0 7pd(a/b2e7b4aic+ald!bqeeescD04dv1)dydAek3Vbr0FbJc1bLcTd+6Vd.d@7l4|dld?cU3keLd`dsdte80 eydxdzed9,dOcAe%9.enc~9$e23Wep2YdSev28dUe^c_e!eAe%0Xe)e5e+da4edceJ9`476,eMeS0u5eeQdi6sfaeVcldG049S0A9U0deB9p9PdNe{3|0 0T0g0g2c0Ne%aqfva*e}e$fFd$eHf6d*f85t6|fbccfPd=fg60fQ5?c2fsc4f7bO6G79fRdo3i9GbVd/chf(dq9=3V0H79030L1P0r0d0x0Lfq0t0L0?g30$aR1*3c0o0t2c22g21)0:2c1`0Zfq2C1ge@dbeCddfO3KbQf/cZ3jfUgu8Fgwa7f?9hf_g31*2-0A2C1*g4fnfpg0aR0L0Q0lf}f 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Requêtes dans une liste de dictionnaires

Compléter le script ci-dessous afin d'effectuer les requêtes demandées.

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La liste reprenant l'ensemble des informations sera communes.

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Évaluations restantes : 10/10

.128013ue6RSDytw37sH1 9d/*oa=Mgià4vpr._hf;nkl,qùzm5b)c]T(P08[é2-:050r0c0i0v0z0M0m0p0V0M0v0m0m0w010i0z0D010406050m0b0R0R0v0E0h040f0u0M0b0~0u0K050s1517191b130D04051r1k1u0s1r130r0z0C0?0^0`0|0^0K0y0b0v0y0c0)0D0h0i0H1i0p0H0z0y0H0M1W0H0i11050.0T0M0c1D0_0{011V1X1Z1X0i1)1+1%0i0E1s1R0?1e0m0D0v0K0|0(011-1F010I0:0c0K0v0R0c1%2224291/2c1+2f2h110a0p0Z0E0u0D0u0m0z1h0K0p0,200E0E0c0V2C1k2k0K1s0s1R2P1|1~1}1(0r2m1G0z0K2e2z1%1A1C0@1.2Z2#0K0u2)1%0D2I1s2N2P2_14232D2+2a2/0E180M1%0v1U2I0I0|030G0G0V2:0c1Z2.0u0)0o0k3k110p0o1k0v2`2}122|2l2 1/313335370c39013b3d3f3h2$3k3m27040p0(3r3t243v2N2Y013A0v341s360H383a3c3e0,3K2/3M0)0k3o0k3S2M3u133W3y0|3Z3#053%3)3G3+3J2!3L3l0)0B3o0B3^1l3`3w2~1E3z0u323!3C3(3E3*3I3-473/490S3o0S4e2_3{2}3X3 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7(5E7V837L3;6}0k0!7~5T7@6_7_770k7a8C8w5,6Q827K6t0k3O8L8F6P7v8p8J5=0k7B8U8O7h8d8R8f8B650k7P8k7R8m7?8Z7^7l3:0k6h8=8X808o8/7,490k6v8~8^8n6q757y7m0k6J975j1v2@1k2)2S0r1~2X5m4J2(1B1s2?0c2^3u5`1s4J9q2l0z0r0|3c2N5J3C9x9z8#7m5L0p2q0c9F8A9H1%5_7t010L0K110z0R2y0E0i9s6A2a0j3o9#9R0K9U040V0m0C9s137e9v2D9E019A2}7-9D9y9{9G9~9J2g9La19N9~2P5P9+113e170b2#0m9s0p9$1/0u110wajal0|10040$0W9=9*4D9`9|248;9 9M8:8}289KaF8|3m7B3^9R0L110j2B0Haq9+0T112x2eay8bat0Ya#8,3Y112o0ca)3Xan04ap9@ar010m3O020O0b0u0i0J2y0D0G1V0m0i0F9/0Ca|a~b0a/5mat0NaV7%3~110R3fbe4:a;a?2{9Ra`11bba 0J0Ebwbda@9Rbgbi8b9-2e3,2!0ybo55bqbM2abu04bA0J1g0I0)0#bTbP1/at0UbFa*aQ040_b(4Ea,0z0V1V0c0Eb!as110*axbCaza0aB0K3:655paAa2494ba42haK95c29P3s0pcgakac041+2K0c0bb@9@cibj01bOcqa^9-b9b^ct110Fcz9-0gb:0i0e0c0v0,cpbscsa%cDb/b;0zb?czbEcvcj4t0R2BcUb}8bcucN8bbRbT0JbZc%a*b$b|c*9_b 0G9B4waEa7aG3m4xc9a68S776h3Schcr8bb*0I4lb-5,112e1|0ca.cXcs0u9(042!de6a11cl0icncM9rbDb`c?dyb~9Fc{3m6vc4c_a84NaIa5cb840)dH5(d8d8a^dbdddlbG110,0m0V0E0 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jZlRnZj%jxggi3m3b0h_j+0Jfql!j}cshQl:n#nWl.9Vj8n`l|jRl@mc5ml_n^jIhWmFe(nYn)eWn+b12xm60!kwm9o9n;minUbv0MmghFmk04nnmpn$h}k!mtlqkd78dHluhx7.lxnD7YdR3smEm@nz78jenCnHe7mOmyjmj?4:mT2?0ukCel2Anah3m$kNgMgYgPiXkJkUi}kXh(nSlok#mHmvkfoEk*kinGlvkfn2oYn4o:36n70vk}36b6d(cmj:0phd0yj:0%k~di3Qla0qgEgGm7nwo8c^oA7-kpoRlvktoUm{8inJl|o!o$0`n9n}n=c(lMn~d`n(nxl|n_pUpSoapXn*bvn.n-eYn:jBjDo5j#o2bpl/j_h$kYo_omn?h+p=l+o7oXjwpZpw3XlVm5m7ojf8k7jtbSmfn/p|l}l,obq0hKqhbQodq5pqq7pY0Wol3vlpk$lr8um`dPqxmA8rqxmDkmpy8}ltpBhx8CoHkrqLhzgvi|dcgK0G5wndo+iTm)o/gRgWo=kWo0pvoNqGaMg)o e{8LqMg+q;qPg=p7kLk_2xk{pbpMpi0p0%0ipmf)op0 1ZpmeL3pl80Y0uj20Dnu0Upn2I3p0#0l0dpsppkwq*5Sm^3;mJhsik8Uq=qKmQkyl|qSmX5zj_nVpOq8qjp!f|o6fyj)p$eYp(bxp*l^a,l(pRfupWp_n{h!qeq)rYdpl`r#rPp.qkm0rNq2p#bSn.qnoin.rXp/bNmeoqj_osrIs1jL110tp-l~r?b_q1p qlrTm4of0orn0dqpj@qsoMruoO8(qyqCm}fXqNn1oLqFqvoB8=sw8KnFszq?iDrEmSi|0chi1f2CgTo*kMqYo.kRkJ3e0brhgW0Ye!g}k^jR0NgEsR1gpMln5*quo|aMoDqJrzi?pEqzoKsh1/mT0u0Ps/1es;o)q{1A0Ing2I0Ki%2uq}n8nak ohpr0)ti0Dq~k}hasmrortkbq,3;oQryq:oTp2qKoWjGsQt8sTqamhjFlO0$f`sea+qfp~k6r^t2h?odrVbBowe)eUs83zp}rRm2sjb0r}m8r mqq9rJ110)scqgrOqirSr{eYm5tvsot?t%k7s?tOp`l%jEjPhMtUh~p;t*jZr,u7sr9#0s9u9b9p9d9m1k0i9guv2V2Qld1+2P9e9?0,0.0:0m04.

2. Requêtes élaborées⚓︎

2.1 🐻 Meilleurs films selon IMDB⚓︎

À ce stade nous savons :

ouvrir un fichier csv à l'aide de Python,
lire son contenu dans une liste (de listes ou de dictionnaires),
typer les données,
effectuer des requêtes sur ces données à l'aide de listes en compréhension.

A. Présentation des données et import

Nous allons pousser notre étude un peu plus loin lors de l'étude du fichier films.csv¹. Ce fichier reprend les 517 films les mieux notés sur le site IMDB.

Les descripteurs proposés sont :

Descripteur	Indice	Type Python	Contenu
`Ranking`	`0`	`int`	rang du film dans le classement
`Name`	`1`	`str`	nom du film
`Year`	`2`	`int`	année de production
`Minutes`	`3`	`int`	durée (en minutes)
`Genres`	`4`	`str`	genres associés (voir remarque)
`Rating`	`5`	`float`	note moyenne(sur 10)
`Votes`	`6`	`int`	nombre de votes
`Gross`	`7`	`float`	revenus générés (en M$)

Les genres

Chaque film est associé à au moins un genre, certains à trois genres...

Dans le cas où plusieurs genres sont cités, ceux-ci sont séparés par des virgules.

Voici les premières lignes du fichier :

📑 Données CSV

Ranking;Name;Year;Minutes;Genres;Rating;Votes;Gross
1;Citizen Kane;1941;119;Drama, Mystery;8.3;442770;1.59
2;The Godfather;1972;175;Crime, Drama;9.2;1849989;134.97
3;The Wizard of Oz;1939;102;Adventure, Family, Fantasy;8.1;400883;2.08

On importe les données sous la forme d'une liste de dictionnaires. Le code est le suivant :

Python

import csv

films = []
with open("films.csv", "r", encoding="utf-8") as fichier:
    lecteur = csv.DictReader(fichier, delimiter=";")
    for entree in lecteur:
        entree["Ranking"] = int(entree["Ranking"])
        entree["Year"] = int(entree["Year"])
        entree["Minutes"] = int(entree["Minutes"])
        entree["Rating"] = float(entree["Rating"])
        entree["Votes"] = int(entree["Votes"])
        entree["Gross"] = float(entree["Gross"])
        films.append(entree)

Import réalisé !

Dans toute la suite du TP, la liste films telle qu'importée ci-dessus sera accessible dans chaque éditeur.

B. Votes par genre

Le fichier compte 25 films dont l'un des Genres est Family et 26 avec le genre Horror. On précise qu'aucun film ne possède ces deux genres.

Parmi ces deux genres, quel est celui qui a reçu le plus de votes au total (en additionnant les votes reçus par chaque film) ?

Comparaison de genres

Compléter le script ci-dessous afin de compter :

le nombre total de votes qu'ont reçus les films dont l'un des genres est Family (utiliser la variable total_family),
le nombre total de votes qu'ont reçus les films dont l'un des genres est Horror (utiliser la variable total_horror).

Évaluations restantes : 5/5

.128013ue6ARSGytw37sH1 d/OVoa+=gix4vpr._h;fnkl,qm5b)c]C(P08[U2F-:050r0c0j0w0A0N0n0q0U0N0w0n0n0y010j0A0E010406050n0b0Q0Q0w0F0i040g0v0N0b0~0v0L0q020w0Q0E0J0q0f0c180F0P0b0c0n050s1517191b130E04051G1z1J0s1G130r0A0D0?0^0`0|0^0L0z0b0w0z0c0)0E0i0j0I1i0q0I0A0z0I0N1/0I0j11050.0S0N0c1S0_0{011.1:1=1:0j1{1}1_0j0F1H1*0?1e0n0E0w0L0|0%011 1U010K0:0c0L1m0c1_2h2j2o212r1}2u0Q2w040a0q0Y0F0v0E0v0n0A1h1j0,2f0F0F0c0U2R1z2y0L1H0s1*2%2b2d2c1`0r2A1V0A0L2t2O1_1P1R0@202;2?0L0v2`1_0E2W1H2#2%37142i1j2|2p300F180N1_0w1-2W0K0|030H0H0U310c1=2 0v0)0p0d3y110p1z0w383b123a2z3d213f3h3j3l0c3n013p3r3t3v2@3y3A2m040%3E3G2j3I2#2:013N0w3i1H3k0I3m3o3q3s0,3X303Z0)0l110l3(2!3H133,3L0|3/3;053?3^3T3`3W2=3Y3z0)0C110C441A463J3c1T3M0v3g3:3P3@3R3_3V3|4j3~4l0R110R4q37473b3-4b4A4f3U3{3u4G3x4l0d110d4M4s484v4a4x3O3=3Q3S4U4i3w3 0m110m4%3*4O3K4*3.4,4z4.4B4:4h4F4?4l0!110!4{2$1K351z2`2*0r2d2/49014V2_1Q1H340c363H453*054V5v2z0A0r0|3q2#3 0p3P5D5F4E4W583A5J0q2E0c5M4V3}4Y5Q1_0s3F4t4Q110j0v0.0N0H0K1m0:0i5x2$0q5%5n0v110y5?045^4)2}010Q0A110Z5~134r5y3,5L015G3b3 3#4d0q6d565O4k3!2n5T5V4=6o0)6i5#5B4u620L5)5+3:0H1+2V4x5~604P5`5|6J5_4 6466685~5%6l0H5H4l414.6W5W4X3 415S2v6s576u6!3(69396c5E6e6X6g4l4n6#6^6m5X3 4n6+2F6-6n4H3A6}44612p0M110K6I6a5@6P6A112t2b0c0c6O7c210v0k112=7r6L4 6B042C0Q1y7i6y3-10040*6T7G6V6 6`2j3 4J6~76714I6q6,6_6%5P0)7T3(0q7*6K4~627e040A0K7y7-2p0n3#021v5+0J0(5:0N0i7{0b7}7?6z2p7u7w0L865(047n2W7q7N7s0|7J0#6U8j017_11837}0h2t2W0n8s0j0J8n7z627J0V7L7G6=5w6@5M6Y3A4!7U7!6t780)4!745U8Q6.8S8O7)7+8$7k3e6C5,5.805=7G7,877t110x5}8/8(3M7m0L7o8h6?8C2p8l8B7@218q048y0J0u5+1x99948;8k110V7M905C7P8M0)4^8P706(4l4^8V7V9t3A9q8#7*8`0|7/4W7=8_8o97990o4x2L0F9e9I917t7v7:8b9R954a8|8~9f7I118m8i9S0|9K7|8z8u0L8w9Q9l9g018E8G4N9$6W9o5a9r5N7W3A5a9w8X775Y0)a09B8$8:8d5*8+6G9O8c6M048@ak7A9!8g9$5n939*9Y8p7`9.9a9c8xazas4 8E9k5w0s5A5f5u5h5r1z0j5kaP2-2(0w1|aM0s5i1F7H5n2W0Q8,0M0c6F6!1r1t1v1x0q9{aI1N1I040t1j340v2r0j1~0A0U0A0q0r0b0q5/2Q0qa:0q1}0=0,0b0B0q1#9;a;0n1i0j6k0L3s1n0w0~aW0=0X0r2j0=0U0-b0bd0A0nbE2T7D0=051s043k640L0A181zbN0T0G1K3I1G0gb40N001,bn0b0I0/bEbs2i2W0Fb50cbhbj8va;b/bu0Abw0O0q1,0r0vba1g0:bG0cb=bgbi5z3t3-1W1Y1!1$1(1-1?251@2x9+017/7;6UaJ3t5 0-0q2i0=0b1jcd2T5ncg1Z1#1%0icl241?1^a#4 cs9H37aeal0GcXao7.7m1=cTaI5A0G0q0W001xbp1}0?0_cz190q0c0B1s0Ec:0w0D2Xbda;bk8w5^5A0e0rc 8}0b2W1z5Ac^bpcE5u7 6481ddcwbY1O1Qcf2jchcJ1(1*1,2j300.bE231;cOcpaw2C2t2v110Y1)1+9W395t6y3)5eaK8K6_6Y0m3Ba17#4kdY5R6ra77Wd%2n544Dd#4Hd,2%5$8o7Bag6E0wd87ndb8 3HcV4 5{048^cU9D636504678H9}9n6{dY6i3k6$8R4Yeh7Y75d*9ten4/d/el3yend?cQ7l04d`5-5/dk8.e78oe4e6e1e86RebaH6b4P9~eg405K7Pd:emeUa69s58dY6*d.4ga2ereUey8IeQ9m8LeT7aejeWev0pdY73d)e#d$4md-4Te d;f1eye87/7g0FcZ8)8e8}ar9X9^899Vfc8{7C0:7EaE8D11a?4|eee=7Re{7%eV9xe$fze!e+fC4Jete*eXewfzey8%8ocSfl9,ay848zd7d90jd 9?eLeI9U7xfh8d8f7pfq929(f-96fT8tb`aCfU8Aav9^9`eP5edV6ffxdY8!e^fBf08Ue~fFg7f24CfJe`g35!3Fad7+e8d_6D5-d|fXd fR01e4anf)5n7Bf+e0e:f|f/f{3-9-f_9bb0f^85gEat9if~7HeSg29pfAeqfC9vg9fKfy9ve)4;8YeY9A6xfOcqfQgw4 gG7}dj5;f!3*e262fjf(eHcqgyfff,gMaFgD9@gFf=9/f@g^f cqf}8/g`2p0U5J04030q0X0p0TgP7Ofw0LfLabg5gVf0a5gYgfaagc55gaf5abg+gjhgfmeC8,eFgsgueKg_glaqh2h6gN049)hWg:h8aAgJhbezf.049jed7Ncv0,2%dQaN0D3I1e3I1=040$1j0n2X1i2/dhdr1XcIcjcLdCcncPf87wc%5yh:5u0q0wb71=b@b500cCd5cecGdsi7cKcMdD26dF9^9Fc$cuaK0sh|69h`690,0.0:0n04.

C. Projection(s)

Comment faire pour n'obtenir que les noms des films cités dans le fichier ?

On peut procéder ainsi :

Python Console Session

>>> [entree["Name"] for entree in films]
['Citizen Kane', 'The Godfather', 'The Wizard of Oz', 'The Shawshank Redemption', 'Pulp Fiction', ...]

Afin de généraliser le procédé, on souhaite écrire une fonction projection qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la liste ne contenant que les valeurs associées à ce descripteur.

La fonction projection

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction projection telle que décrite.

Attention, les résultats doivent être dans le même ordre que dans la liste initiale.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uevprR_Shf;njkly,t-wqm3b)sc]1 9d/(oaP[=2gi:050G0c0s0K0Q0p0A0E0B0p0K0A0A0N010s0Q0e010406050A0b0w0w0K0f0q040i0J0p0b0,0J0m050H0?0^0`0|0;0e04051c151f0H1c0;0G0Q0d0!0$0(0*0$0m0P0b0K0P0c0t0e0q0s0j130E0j0Q0P0j0p1H0j0s0/050V0y0p0c1o0%0)011G1I1K1I0s1Q1S1O0s0f1d1C0!0 0A0e0K0m0*0O011U1q010k0X0c0m0K0w0c1O1:1=1`1W1}1S20220/0a0E0L0f0J0e0J0A0Q120m0E0T1.0f0f0c0B2n15250m1d0H1C2A1*1,1+1P0G271r0Q0m1 2k1O1l1n0#1V2K2M0m0J2Q1O0e2t1d2y2A2%0=1;2o2S1{2W0f0_0p1O0K1F2t0k0*030h0h0B2X0c1K2V0J0t0D0F350/0D150K2(2+0:2*262-1W2/2;2?2^0c2`012|2~30322N35371^040O3b3d1=3f2y2J013k0K2=1d2@0j2_2{2}2 0T3u2W3w0t0x0/0x3B2x3e1g2#152Q2D0G1,2I3i0*3R231d3*1e3(2)163$3;2$2+0E0Q0G0*2}2y3V0D3m41433s3S2L3v36380E2b0c4a3;3T344f472A3c3g2,1p1W0o0/0T0k3#3D4s3G0u0/0E4A2z4C3/3H0k0/2!0J0n2u2w3{4B3F4K0.040I4H3~3h4u0*0m4x132M0c0A4!4J4%014X0r4!4G4V4;4)040T0A0B0f0-0s0c0b0f4/4`2T4=0/0z0R4!0;4T4I3F4901442+3V3y052@5j3Q3t4d3U4f1^4h214j5k4b315u4n3x1O0H4r581{4E040E5O4G5g4#4t590A0G0/020v0b0J0s0l5Y5!5$5(5#0l0g1 0d0J0Q1T0$0E1K0A532p4-0E0d3J540f0Z2q0B1T4~5052615+5*5Z5,6b0l5e573 5r0h454f3X3L40425B4l5E3V3X5y224k5t336v5H3c5P4_3 4K4w042t0s55145R6G4$594X0M6i6R2.0/1 1*0c0c6V5T1{6T6%3G4|67510e53556+4W0/0C4^4:596J0k0J566P6{6X046Z2t6$715K1W0J5M2L6`794(4*0m4,4.5R721W4X6_5R5f3`3}3%0c2A3@2B3,152E7A0K1R7v3)1m3f0H0T0V0X0A04.

La fonction projection_multiple

On souhaite désormais récupérer les données associées à plusieurs descripteurs : la fonction projection_multiple prend en argument la liste des données et un tuple contenant les descripteurs à conserver.

Par exemple projection_multiple(films, ("Name", "Year", "Rating")) renverra la liste des tuples formés du nom, de l'année de production et de la note de de chaque film.

Python Console Session

>>> projection_multiple(films, ("Name", "Year", "Rating"))
[('Citizen Kane', 1941, 8.3), ('The Godfather', 1972, 9.2), ('The Wizard of Oz', 1939, 8.1), ...]

Aide

Nous avons vu comment créer des listes en compréhension. Il est aussi possible de créer des tuples en compréhension :

Python Console Session

>>> tuple(2 * k for k in range(3))
(0, 2, 4)
>>> [tuple(k * lettre for k in range(3)) for lettre in "ab"]
[('', 'a', 'aa'), ('', 'b', 'bb')]

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction projection_multiple telle que décrite.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uevprR_Shf;njkly,t-wqm3b)sc]1 d/(oaP[=2gi:050F0c0s0J0P0p0A0E0B0p0J0A0A0M010s0P0e010406050A0b0w0w0J0f0q040i0I0p0b0+0I0m050G0=0@0_0{0:0e04051b141e0G1b0:0F0P0d0Z0#0%0)0#0m0O0b0J0O0c0t0e0q0s0j120E0j0P0O0j0p1G0j0s0.050U0y0p0c1n0$0(011F1H1J1H0s1P1R1N0s0f1c1B0Z0~0A0e0J0m0)0N011T1p010k0W0c0m0J0w0c1N1/1;1_1V1|1R1 210.0a0E0K0f0I0e0I0A0P110m0E0S1-0f0f0c0B2m14240m1c0G1B2z1)1+1*1O0F261q0P0m1~2j1N1k1m0!1U2J2L0m0I2P1N0e2s1c2x2z2$0;1:2n2R1`2V0f0^0p1N0J1E2s0k0)030h0h0B2W0c1J2U0I0t0N0N0t0D0.0D140J2%2*0/2)252,1V2.2:2=2@0c2_012{2}2 312M34361@040N3b3d1;3f2x2I013k0J2;1c2?0j2^2`2|2~0S3u2V3w0t0x0.0x3B2w3e1f2!142P2C0F1+2H3i0)3R221c3*1d3(2(153$3;2#2*0E0P0F0)2|2x3V383L4042013Q3t2K3v35371^2a0c433s3S4e3U4g473!3F3/010o0.0S0k3#3D3g2+1o1V0u0.0E4A2y4C3G0m0k0.2Z0I0n2t2m0h0w0b0p0+0e1R4J3~3h4E0)0-040H4$4L4u0m4x122L0c0A4.4t4)014+0r4$4I4{2S3H4x4^0B0f0,0s0c0b0f4_3{4B521`4+0z0Q4$0:5f4K3F414l454g3y052?5r4b4m304o335u4i204k5z3;3T5D3x1N0G3c4/4|4G040E5U4I5o4%4D530A0F0.020v0b0I0s0l5(5*5,5.5+0l0g1~0d0I0P1S1R0Y0d3J5b5d2o1S0B4^630A5759610A5;5:5)5=6d0l5m4`3 5y442*3V3X486m5A5K6p5F214l5J5C6v2z3c5V513 4u4w042s0s5c135X6F4(534+0L6k6Q2-0y0.6L4!0c6U5Z5i0.4-5X5Q534;041~1)0c6#6+5h1V6S6$4M4x6{4u4+0C506,1`6I0k0I0f726^0)6.0F796G4|0I5S2K7e6V3j5568580e5a5c5e2(7a4}0.0z7k6%1V75777z6|6/0m6;6?2$6P7A0)7h0.7j6O737m040F4?6=7t3$7v706j6+0G3}3%0c2z3@2A3,142D7:0J1Q7+3)1l3f0G0S0U0W0A04.

D. Sommes et moyennes

Quel est le montant total rapporté par l'ensemble de ces films ? Et le montant moyen ? Pour le savoir il faut dans un premier temps additionner les revenus générés.

Écrivons une fonction pour cela.

La fonction somme

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction somme qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la somme de toutes les valeurs associées à ce descripteur.

Remarque

Vous observerez que l'on ne teste pas la stricte égalité des résultats car les valeurs manipulées sont des flottants et qu'il y a des erreurs d'arrondis.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uev6prR_Sh;fInjklyqt-w,m35b)sc]1 d/(oa+P0[=2gix4:050I0c0u0M0U0r0D0H0E0r0M0D0D0R010u0U0f010406050D0b0y0y0M0g0s040j0L0r0b0=0L0o0H020M0y0f0l0H0h0c0 0g0t0b0c0D050J0|0~10120`0f04051x1q1A0J1x0`0I0U0d0*0,0.0:0,0o0T0b0M0T0c0v0f0s0u0k190H0k0U0T0k0r1$0k0u0^050#0B0r0c1J0-0/011#1%1)1%0u1/1;1-0u0g1y1X0*150D0f0M0o0:0S011?1L010m0%0c0o1d0c1-282a2f1^2i1;2l0y2n040a0H0O0g0L0f0L0D0U181a0Z260g0g0c0E2I1q2p0o1y0J1X2U2224231.0I2r1M0U0o2k2F1-1G1I0+1@2(2*0o0L2.1-0f2N1y2S2U2~0{291a2:2g2@0g0 0r1-0M1!2N0m0:030i0i0E2^0c1)2?0L0v0S0z0v0G0^0G1q0M2 320_312q341^36383a3c0c3e013g3i3k3m2+3p3r2d040S3w3y2a3A2S2%013F0M391y3b0k3d3f3h3j0Z3P2@3R0v0z0^0z3W2R3z0`3!3D0:3%3)053+3-3L3/3O2)3Q3q0v0W0^0W3|1r3~3B331K3E0L373(3H3,3J3.3N3;4b3?4d0A0^0A4i2~3 323#434s473M3:3l4y3o4d0e0^0e4E3z1B2|1q2.2X0I242$41014N2-1H1y2{0c2}4W4j3Y054N4;2q0U0I0:3h2S3@3t3*0H4|4~4w4O3n512e2v0c564N3=4Q3r523|404n0:0q0^0Z0m3}4@5l2;010w0^0H5s2T4l4I0m0^0D0L0~0c5A4`4m5v0@040K5K5C4)0o5p192*1o5R5u2g5O0x5K5z5!3E5p1o0E0g0?0u0c0b0g5Z4H4)5O0C0X5K0`4?5B3!55014 323@3T45544}64575g675b2m5e4a594d680J3x5S5m5w5y0H6t5^3C6q0D0I0^021m0L0u0l6B0b6D6F6C6E1i0o0d0L0U1=0,0H5G5I0H0Z0)0d3(5=0g0)2K0E1=6X5.5:6#6G6I6/6E6;0l5~6v1a63652a3@3_536{6d4P6~6g2w6i4x6k3r6 3W6t6u5*420^0u6D3(5(6p5v0L0^0R7l7f010y0U0^0P6^605L6a56504d4f706b49784c3r4f0H5c77587K4e1-6n047d5)5_6q5o040m4p7r7Y5v5U042k220c5J7z7X6w7n5x042)7(7?355V0o5X1p7z7m5#0^5}7z5 30627H0i7D3r4B7G7P6e4A755d6c5f738j2U3x7W7W835+047i0#0r7{5M2g7o040N7q7;8u7g7,0o7.7:897)84040Q6_4I5,0D6,0f5;5?8T5`0^0F7y8O4{8b8d0v4S8g8m6j7R4S7N6h8;7J4z3r8/7c7d8I017!2N0u5?0o8A8U8w7j8z875R0J4_4X4:4Z4-1q0u4$9l2!2V0M1:9i0J4!1w7A4)2N0y0i0m0M0q0c0i0k6 1i1k1m1o0H86301D3A1x0n0r0H0c0V0U0D5;0H0f162G6#0)5G162I0)3(5;0g2l0=0d9M861E050b0r3A1)040M9@0E0H6S7$0o2P0U1Z4^3k042{0L0p2O2Q9fac9N1q9 5 9|3A2.3#1N1P1R1T1V1X1Z1`1(1*1,9x6q2t2k2m0^0O1W1Y97824/5L3X5B9g8a7C660S0W3s3H718n6kaY3t8^768`7Q4za(2e4t3K4M8=a.aZ8qaE5v7!5q8#6q7^5z827s0o5E046U2wa 5N0^5Qb38P8v0I5W7/818*8B1^5$985T8V8X8Z5@be7|bn0^5|8)4WaU6c7DaY683ba#a@4QbF8k8h8obL3Ia=7Ia-bK3p7T6o7sb190bvbm0:6y6A6K6J6H6=b*6M6O6Qa43bb86*9M6Z1;5?6%1=6)6W5-5/8Y6.b*6?6?bA5t4H71bE3^a!8ba$4caY3_a*8lbS8icia:4LcmbOcda`8tb47h9bbp6q8D8G2~7=b$7t7v047x9db#7BbDaWaY7F69bI8{bU7M7Oa,cn7SbQ4vcga^cQ7Ucvbf5n0^7$bucD917+b`6#cz7@0^7`8Hcwad2Caga819ba8Qbdbl99bh7 bjd3bx045%c|c+3$brc2btdb0:5{9O4kcLcbcO0v8fcRcfbJ3paY4BckbNa%dtcp4u4872dDduc)8s7edg7+8x7kdfbw0:8D8Fc^7}04c?8!cKd6dr6}aX8.cedCchd+dBcXcs8@a;c#dxd*8~dLdNdT920^9496dX8vdQ9c4F9e9g1D4Y9u4-0`ap0`9 a12Ob=0Ha6d11aab0Zb70}1q4_c02AaL1Z86an1qef0Y1Has2aau1S1Uex1aaA1|1+2odgaG5caJeK5RaP4laR1yaTca8,aW0Aa_dvd-4ze(a)cWcr6ke-dFbRdI4ce=a`91a}3Jdl6r7Ve b55F5Hb9cL8$5Pf27~80e bodScF7+6+djc@f76qdnc861e#aVd)e(bGcMe:e_bVd:fwe,fyd@dHc$4QftbWa{2gbZ6ufl5vb(04c6c5b.2kb:6Rb?f5b^6Y6!b|evb fi6-5?fRb,b+6Ifo7Ad(0o3pe(7bbHdwcTf@cdfze^fBcjfDa?f|0Sf^fIc*d~930!e2ff4I0B5FesfNd48Sgj8v7-2N8NbBdg5Ogld6bq04f)c3d#gvfm8%e3c,7#7%gegwgo7/gE010L7^c{c:c}d8fcgmdm8%0Cf:etac9h2U9v9{9}eg0Ua0a2ekem2I5z4_aed0aieu0!g/19eng=ac1sg!eqal0JeA0JeCar4)at1QeIaxaM1!1*eNaD91eRaI04aKayaN30eW9P30e!8+frf?0S0ee)f`e+4QhAe.8_fAhEaZc!fEd_hFfIe|5,5rgVf0b2gB7*b6b@fdbcfagxbi5YhTfegRdOdif*c/grd~fnd$h;6`e$d)hAfucSbT3ph|bMd;6ki1hLg4h hzbVe{bY6sfMhW2gfPf,6:fT6N6PfW6TfYc0f!b{6$f%fZbsc4f-ii6EgZbC6|hyhAf_fvg0hJcje/iIi0f~g3hIiN7bd|cE3#gb959;gM0ogger0yh!f9hT7+g@aha9hqh^3#5Od5i:gwgTdah*0^deh,d~fhc1h/i(0CgYh@4@ajeqg$9j0d3A9u0!0$0(04.

Il est désormais possible de calculer la moyenne des valeurs d'un descripteurs. Là encore, écrivons une fonction pour cela.

La fonction moyenne

Compléter le code ci-dessous en saisissant la fonction moyenne qui :

prend en argument la liste de dictionnaires à manipuler ainsi que le nom d'un descripteur,
renvoie la moyenne de toutes les valeurs associées à ce descripteur.

Remarque

Une version de la fonction somme précédente est fournie. Vous pouvez l'utiliser dans votre code.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uevprR_Shf;nkly,t-wqm73b)sc1 d/(oaP=2gi:050E0c0r0I0N0o0A0D0B0o0I0A0A0K010r0N0e010406050A0b0v0v0I0f0p040i0H0o0b0)0H0m050F0:0=0@0_0.0e040519121c0F190.0E0N0d0X0Z0#0%0Z0m0M0b0I0M0c0s0e0p0r0j100D0j0N0M0j0o1E0j0r0,050S0y0o0c1l0!0$011D1F1H1F0r1N1P1L0r0f1a1z0X0|0A0e0I0m0%0L011R1n010k0U0c0m0I0v0c1L1-1/1@1T1`1P1}1 0,0a0D0J0f0H0e0H0A0N0 0m0D0Q1+0f0f0c0B2k12220m1a0F1z2x1%1)1(1M0E241o0N0m1|2h1L1i1k0Y1S2H2J0m0H2N1L0e2q1a2v2x2!0/1.2l2P1^2T0f0?0o1L0I1C2q0k0%030h0h0B2U0c1H2S0H0s0L0w0s0C0,0C120I2#2(0-2%232*1T2,2.2:2=0c2@012_2{2}2 2K32341=040L393b1/3d2v2G013i0I2/1a2;0j2?2^2`2|0Q3s2T3u0s0x0,0x3z2u3c1d2Y122N2A0E1)2F3g0%3P201a3(1b3$2$133!3/2Z2(0D0N0E0%2`2v3T363J3~40013O3r2I3t33351?280c413q3Q4c3S4e453Y3D3-010n0,0Q0k3Z3B3e2)1m1T0t0,0D4y2w4A3E0m0k0,0v0H0p1|2J4H3|3f4C0%0+040G4T4J4s0m4v102J0c0A4#4r4W014Y0q4T4G4/2Q3F4v4,0B0f0*0r0c0b0f4.3}4s4Y0z0O4T0.3_4z3D3 4j434e3w052;5g494k2~4m315j4g1~4i5o3/3R5s3v1L0F3a4$4:4E040D5J4G5d4I4_1^0A0E0,020u0b0H0r0l5T5V5X5Z5W0l0g1|0d0H0N1Q0Z0D4O4Q0m2J2m4,0D0d3H520f0W2n0B1Q0Q0A4~505}5$5#5U5%680l5b55235n422(3T3V466h5p5z6k5u1 4j5y5r6q2x3a5K4^564:4u042q0r53115M5I5F4`4(040A0H0=0c6f4B4`4Y4!6J6L2+4)5?0c4,6T3E4=4@6Z3h4|644 0e51536)570,0z6,5O1T0H0,0F6|6B6M0y0,276^4:6W786M6#4+4-6Y6}4X6`6e6Y0F3{3#0c2x3=2y3*122B7u0I1O7p3%1j3d0F0Q0S0U0A04.

La fonction moyenne est donc valide. Pourtant l'appel moyenne(films, "Gross") renvoie un résultat faux !

En effet, pour certains films le revenu total est inconnu. Néanmoins, afin de proposer un fichier csv valide, sans valeurs manquantes, la valeur -1.0 a été ajoutée dans ce cas. C'est le cas par exemple pour le 19ème film du classement (« Les 400 coups » de François Truffaut) :

Python Console Session

>>> projection_multiple(films, ("Name", "Gross"))[18]
('The 400 Blows', -1.0)

Pouvez-vous calculer la moyenne des revenus générés par les films pour lesquels les revenus sont connus ?

Revenu moyen des films

Calculer le revenu moyen des films proposés. Il ne faut pas tenir compte des films pour lesquels cette valeur est inconnue (-1.0 dans le fichier).

Votre variable contenant la bonne valeur doit s'appeler moyenne_valide afin de pouvoir passer les tests avec succès.

Les fonctions somme et moyenne sont déjà chargées.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uevpr_Shf;nGklyqt-w,m3b)sc]1 9d/(oaP0[=2gi050F0c0r0J0Q0o0z0D0A0o0J0z0z0N010r0Q0e010406050z0b0v0v0J0f0p040h0I0o0b0+0I0l050G0=0@0_0{0:0e04051b141e0G1b0:0F0Q0d0Z0#0%0)0#0l0P0b0J0P0c0s0e0p0r0i120D0i0Q0P0i0o1G0i0r0.050U0x0o0c1n0$0(011F1H1J1H0r1P1R1N0r0f1c1B0Z0~0z0e0J0l0)0O011T1p010j0W0c0l0J0v0c1N1/1;1_1V1|1R1 210.0a0D0K0f0I0e0I0z0Q110l0D0S1-0f0f0c0A2m14240l1c0G1B2z1)1+1*1O0F261q0Q0l1~2j1N1k1m0!1U2J2L0l0I2P1N0e2s1c2x2z2$0;1:2n2R1`2V0f0^0o1N0J1E2s0j0)030g0g0A2W0c1J2U0I0s0O0E0s0C0.0C140J2%2*0/2)252,1V2.2:2=2@0c2_012{2}2 312M34361@040O3b3d1;3f2x2I013k0J2;1c2?0i2^2`2|2~0S3u2V3w0s0w0.0w3B2w3e1f2!142P2C0F1+2H3i0)3R221c3*1d3(2(153$3;2#2*0D0Q0F0)2|2x3V383L4042013Q3t2K3v35371^2a0c433s3S4e3U4g473!3F3/3H0.2s0d1~0b0z0g0d3J410c0z3#3D0D3g2+1o1V0I0.0N4I2y4K4t4N0)0-040M4S3~3h4W4v041~1)0c0c4#4U3 4u0n0.0j0I0f4/4L3G0l0.4+2s4.3{4J4|4u0I0t0.2K4{4V2S4)280v4H534T554(4?040Q0j5b4;4(4~4*0l4,522(5c1`4Y4!5i4$4M5d0z3y020q0b0I0r0k0m2g0%5J5L5N4#5k5d4Y0B5q4%5d4P04020P5U5D4:5#1`0v0Q0.0L5V5z1V5Y4#0:5D4|414l454g3y052?5 4b4m304o33624i204k673;3T6b3x1N0G3c5|5y3 66442*3V3X486r686i6u6d214l6h6a6A2z3c5W2-0.0v0I0p1~2L4C4E0S5!5F1`5%4R5,6J3j6L6N6P5x3$5^4X0.0H5@5r5d5t4x4z4B4D1J0S5h6p5.5_0.0u6U3G5H0.5S5M5O5Q0z765+6}6V6 040y5{5V0G3}3%0c2z3@2A3,142D7s0J1Q7n3)1l3f0G0S0U0W0z04.

E. La meilleure année ?

Quelle année a vu se produire le plus de films présents dans ce classement ? Nous allons compter le nombre de films produits chaque année.

Une approche naïve consisterait à effectuer de nombreuses requêtes, une par année : « quels sont les films produits en 1900 ? », « quels sont les films produits en 1901 ? », etc.

Cette approche présente plusieurs inconvénients :

quelles sont les années à chercher ? On a fait l'hypothèse que les films ont été produits à partir de 1900 mais c'est vraisemblablement incorrect...
Python doit lire l'ensemble des données à chaque requête ! Donc 100 lectures des 517 films si l'on teste tout le XX-ème siècle...

Une approche plus efficace consiste à utiliser un dictionnaire dont les clés sont les années et les valeurs le nombre de films produits cette année-ci. On peut procéder ainsi :

initialement le dictionnaire est vide,
on parcourt l'ensemble des films. Pour chacun :
si son année de production n'est pas présente dans le dictionnaire, on l'ajoute (en tant que clé) avec la valeur 1 (c'est la première fois que l'on rencontre cette valeur)
si l'année est déjà dans le dictionnaire on incrémente simplement la valeur associée.

Films par années

Compléter le script ci-dessous permettant de compléter le dictionnaire annee_films associant à chaque année présente dans la liste des films le nombre de films produits cette année-ci.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uev6prR_Sh;fnjklyqt-w,m375b)sc]1 d/{OY(oa+P0[=2}gi4:050I0c0t0P0Y0q0D0H0E0q0P0D0D0U010t0Y0f010406050D0b0x0x0P0g0r040j0O0q0b0^0O0n0H020P0x0f0l0H0h0c120g0s0b0c0D050J0 1113150}0f04051A1t1D0J1A0}0I0Y0d0-0/0;0?0/0n0X0b0P0X0c0u0f0r0t0k1c0H0k0Y0X0k0q1)0k0t0{050(0B0q0c1M0:0=011(1*1,1*0t1=1@1:0t0g1B1!0-180D0f0P0n0?0V011_1O010m0*0c0n1g0c1:2b2d2i1{2l1@2o0x2q040a0H0R0g0O0f0O0D0Y1b1d0$290g0g0c0E2L1t2s0n1B0J1!2X2527261;0I2u1P0Y0n2n2I1:1J1L0.1`2+2-0n0O2;1:0f2Q1B2V2X310~2c1d2?2j2`0g120q1:0P1%2Q0m0?030i0i0E2{0c1,2_0O0u0y0S0u0G0{0G1t0P32350|342t371{393b3d3f0c3h013j3l3n3p2.3s3u2g040V3z3B2d3D2V2*013I0P3c1B3e0k3g3i3k3m0$3S2`3U3s0{0y3Z2U3C0}3%3G0?3*3,053.3:3O3=3R2,3T3t0u0Z0{0Z3~1u403E361N3H0O3a3+3K3/3M3;3Q3@4d3_4f0A0{0A4k3141353(454u493P3?3o4A3r4f0e0{0e4G4m424p444r3J3-3L3N4O4c3q3`0z0{0z4X3#1E2 1t2;2!0I272)43014P2:1K1B2~0c303C3 4?4P572t0Y0I0?3k2V3`3w4(5e5g4y4Q4-4f3w0H2y0c5n4P3^4S3u5k3~4Z2@3)0{2d2-0c0i2w0x1s4l3#0H4n3(0O0{0U592W5Q5D2j0`040K0W5W3D5O2W5R5m015h353`3W470H5.4b4z5q3V2h5u5w4,4e5}2X3A0}5+5c1d5_0i5i4f0y3K6a5x4R3`6e5t2p605{623{64683(0p0{0m4r5)5Y4J4 0n0{2n250c0c6y5R4 0O0v0{2,6I5Z3H6v0*5M5)6J4!015#0!5)66333%6a6c3u4h5l5f5/5o5y3`4h6l2z6n5p6p6,3Z0H6~6z3F6X6u040Y0m6P6A6X6C046E2Q6H676W5E5#0T6V6Q0?0D3W021p0O0t0l0M0c137p0b7r0l7k787h0{0F77715E6L0{2`0t7G4o7I6M740n7N4K5G0n5I5K6T5N6%7C5!0{6!676$586(6.5:2d3`4D6-6_6;4C5~6m6/6h5|0u7=6}6 827g387V7X5L7!7,7$1{7i7B7H857b0n6F7e7#8f8c0{7j7f7l017n0{7x7z7u7w7q7s8e7O7%040F7F67708C1{5T045V8H841{0x0Y3x6#8B5^7.6b5;4T6f8X7}6p4U6@5v7|614B3u4U6r838r733o0D8k8a8m0?6Z8U8q4J6)8Z3u4/7?8,6o8.0u4/8*7@6i4f9581826~8P44866G7Y0q6U908|6Y8o8V6B6D8i7d9v6X8d9r8J7m7o8z7t7v0g8v8A9D3(5#8F7T6K0{0Q8N318I3(8R8T7*6V0J5b4@564_531t0t4|9-2%2Y0P1?9*0J4`1z6s4 2Q0x5K0P0p5J0k6e041l1n1p1r0H7)331G3D1A0L1d2H0b2P0)0t0H0P0b0;0Y0H1a0*0Y8_0g0H0/0H6w0n2S0Y1$055b2~0O0o2R2T9%3n04ab1E3D2;3(1Q1S1U1W1Y1!1$1}1+1-1/9|6X2w2n2p0{0R1Z1#7S7f55683!5,9(7-5n6c0G3v8#9d5qb15s5 976`4Bb62h4v4*5`ba4Sbc6r9k5F045H9n889R6X8L9V3C9X4 5#5%8 8l698Xb00u5?3e6g8-bibF7`6^b97^b12g4)4x8%bbbL6r7+4?a~6/bEa55@bI98bK6kb8bgbP3{bS4a6:9eb1b%0J3Abl736w0gbr5E7abo8`5Pbl7J7Rc08gaJaLaE1c9A7D040Ncf8gbq9Nbx0{0wc91{8t049L9I8y7y9MbB9O0{0Cac4m9N927:0yb16|bH8$bJ3scJbM8+b.b@4gbd4NcSb5cU8;6 b|6N768O8rc27W6Gcq0?c77Lc.01c76Oc)8b9lbnc,5Jclczcn04cD3#bY5,b!7/0ncO7 b3bOcT4D9cddcYdfbebTcNcIdbc!9ibw799mc~7Zcj8n048pd0dsc|5Idw8}7Ec=btc=9Z043y9#cFbD8Zb18:b(cMb*da8)b-b?cY8)dkb=bUbKdSb`aQc#8?6D0+c4d6c`9td2bA8{bCa dQ9adccX4eb19bdYd(da9bd$4+dVdn9gd+dq9jc*dt9o9qdAcgdzd`7UdCc-cm9BdGc_9s8L9UdJ8SdLd_4?aO0$2Xa_9+0d5*0$0(0*0D04.

Il reste à déterminer l'année durant laquelle le plus de films ont été produits.

La meilleure année

On a chargé en mémoire le dictionnaire annee_films associant à chaque année le nombre de films produits cette année-ci.

Déterminer l'année (nommée annee_maxi) durant laquelle le plus de films ont été produits.

Pas d'égalité !

Une année sort du lot, il n'y a pas d'ex-aequo.

Évaluations restantes : 5/5

.128013uev6prR._Sh;fnklyqt-w,m375b)sc]1 d/O(oNaP0[=2gix4:050I0c0t0O0V0q0D0H0E0q0O0D0D0S010t0V0f010406050D0b0x0x0O0g0r040k0M0q0b0?0M0o0H020O0x0f0m0H0h0c100g0s0b0c0D050J0}0 11130{0f04051y1r1B0J1y0{0I0V0d0+0-0/0;0-0o0U0b0O0U0c0u0f0r0t0l1a0H0l0V0U0l0q1%0l0t0_050$0B0q0c1K0.0:011$1(1*1(0t1:1=1.0t0g1z1Y0+160D0f0O0o0;0T011@1M010n0(0c0o1e0c1.292b2g1_2j1=2m0x2o040a0H0P0g0M0f0M0D0V191b0!270g0g0c0E2J1r2q0o1z0J1Y2V2325241/0I2s1N0V0o2l2G1.1H1J0,1^2)2+0o0M2/1.0f2O1z2T2V2 0|2a1b2;2h2^0g100q1.0O1#2O0n0;030j0j0E2_0c1*2@0M0u0y0T0u0G0_0G1r0O30330`322r351_37393b3d0c3f013h3j3l3n2,3q3s2e040T3x3z2b3B2T2(013G0O3a1z3c0l3e3g3i3k0!3Q2^3S3q0_0y3X2S3A0{3#3E0;3(3*053,3.3M3:3P2*3R3r0u0X0_0X3|1s3~3C341L3F0M383)3I3-3K3/3O3=4b3@4d0A0_0A4i2 3 333$434s473N3;3m4y3p4d0e0_0e4E4k404n424p3H3+3J3L4M4a3o3^0z0_0z4V3Z1C2}1r2/2Y0I252%41014N2.1I1z2|0c2~3A3}4;4N552r0V0I0;3i2T3^3u4$5c5e4w4O4+4d3u0H2w0c5l4N3?4Q3s5i3|4X2=3%0_2b2+0c0j100W0V572U0H4l3$0M0_0S5M045O5B2h0p0E0_0N1a0c5U0{4j4;3#5k015f333^3U450H5.494x5o3T2f5s5u4*4c5}2V3y5P4}0o0_5J5L5+5N664Y015R045T6c5V6e5C0x0V0_0Q5)5U5P5_0j5g4d0y3I6v5v4P3^6z5r2n605{623_643B6k6u5d5/6w5;4d4f5j6Q5`5n6K4f6G2x6I6Z4z3s6V5A4H4}0p0_0n4p5U5W6.6f68045F0c5(6k6^3D6f0M0v0_2*6@6m365E0o5G0j2u0x1q6O5X1_0^040Y6s7i4H6v6x3s4B6W6(5w3^4B6$5t6R6C5|0u7u3X0H7I714m5C6:040V0n787j427b7d7f7h317S017l0R6t7Z6{6}6 7Y6_5C7l0F7R7-2h6h020U0t0m7;725C6{6a7%7=7k0_7n6k5*7,5b6X6S2b3^4S7v7C616*0u4S7A7w6D4R1.0J3y7J8s7K4I690O5K7|7L7?5S8z8v6|7c6~7e0(7g817}2h7#8L8A3F7U6~8P3$7/7o881b7r6T3s4-8f6Y7x4d4-8l8g6J8i8%7H8t7I798R8F7d80708^0;6h6j2 8u678S7+4k6O0J594=544@511r0t4`9f2#2W0O1;9c0J4^1x5a8Q0;2O0x7e0O0p5H0l6z041j1l1n1p0H85311E3B1y0K1b2F0b2N0%0t0H0O0b0/0V0H2a0g3k9Q0V0g0H1=0*051k7O0t1k7h9.0H0I0b9@0V2Q0V1a2m9(1?851F0Z1I3$1O1Q1S1U1W1Y1!1{1)1+1-9r3$2u2l2n0_0P1X1Z0o6t539r3Y2U059a5-8a6x0y3t6A8a7D4caC5q5 8.6)4QaI2f4t4(8)8naO6M8~5D8`8H8|92aW908D6/5!045$2+8X56az5laB0u5?3c6B8haNa?5~6HaL8*aC2e4%4vaG4zb18p657(8w8y8}7Za%bd820;6o6qa.5,7qaA6TaC9B5@a_8/a{6FaKaS5obqaP4LbyaH6L3X87a/bna;bp4eaE8mbzbM8-bDb6bQaQb4a`3qaC6,8qai6/6;6?bg8M8_7*8U4}7l0wa(6`0_2^0x0B2Ob=5C7476arb*9saX7*8I0q8K7pb+8 0_0ib.b?9/9;cd7.0_0L0C9I978Y5^bo8c0yaC7Ga^aFbXcs7Fa}6%a aTczb3485mb0cz6M8saW7N7Pb|7a04b^b`963Z93730_7^7`cP8_a!bIc97!84blawa:6Ra=8ebscwbubY8jcA7BbSa{8kbVcGb5c}b85V8?cW7~bb6ba#be8Cc18EcSb{868U8!craC8;cvbObE8,bxcHcD8,c 4)c@cy8;b#d5d6cQc4c%cVa$dcdabhc38GcU2UbH4;993l2Vat9d0d6N0!0$0(0D04.

F. Le meilleur genre ?

Quel genre de film est cité le plus de fois ? Facile, il suffit de compter les apparitions de chaque genre comme l'on vient de compter les années.

Mais les genres sont mal présentés : chaque film est associé à un, deux ou trois genres, si besoin séparés par des virgules, avec des espaces derrière les virgules...

Python Console Session

>>> films[3]["Genres"]
'Drama'
>>> films[4]["Genres"]
'Crime, Drama'
>>> films[5]["Genres"]
'Drama, Romance, War'

Pouvez-vous déterminer le genre le plus présent ?

Le meilleur genre

Déterminer le genre le plus représenté dans les films.

La variable contenant ce genre sera nommée meilleur_genre

Astuce

On rappelle que la méthode str.split découpe une chaîne de caractères à chaque apparition de l'argument et renvoie la liste des chaînes obtenues.

Par exemple "31/5/2007".split("/") renvoie ['31', '5', '2007'].

Évaluations restantes : 5/5

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