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Code pour R:


Code: SP.URB.TOTL.IN.ZS
Code pour le pays: FRA
59 années

Pour en savoir plus sur le traitement des données avec R, consulter notre site de référence dédié à R en sciences sociales. Ici, trois vecteurs sont constitués puis intégrés dans une base.


SP.URB.TOTL.IN.ZS=c( 61.88, 62.607, 63.489, 64.702, 65.898, 67.071, 68.225, 69.357, 70.238, 70.648, 71.055, 71.459, 71.86, 72.256, 72.65, 72.926, 72.997, 73.068, 73.14, 73.211, 73.282, 73.352, 73.425, 73.5, 73.575, 73.65, 73.725, 73.8, 73.875, 73.95, 74.056, 74.229, 74.401, 74.572, 74.743, 74.912, 75.082, 75.25, 75.417, 75.614, 75.871, 76.127, 76.38, 76.632, 76.883, 77.13, 77.377, 77.621, 77.868, 78.117, 78.369, 78.622, 78.878, 79.135, 79.394, 79.655, 79.917, 80.18, 80.444)

Date=c( 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018)

base=data.frame(Date,SP.URB.TOTL.IN.ZS)
base$SP.URB.TOTL.IN.ZS=format(base$SP.URB.TOTL.IN.ZS, scientific=FALSE)
plot(base$Date, base$SP.URB.TOTL.IN.ZS,type="l",lwd=2,xaxt="n",main="Titre à préciser")
axis(1, col.axis="black", las=2,at=c(base$Date, by=2), cex.axis=0.7)


Code pour Python:


Code: SP.URB.TOTL.IN.ZS
Code pour le pays: FRA
59 années

Avec Python 3 et le package pandas, la logique est similaire.


import pandas as pd

base={'SP.URB.TOTL.IN.ZS' : [ 61.88, 62.607, 63.489, 64.702, 65.898, 67.071, 68.225, 69.357, 70.238, 70.648, 71.055, 71.459, 71.86, 72.256, 72.65, 72.926, 72.997, 73.068, 73.14, 73.211, 73.282, 73.352, 73.425, 73.5, 73.575, 73.65, 73.725, 73.8, 73.875, 73.95, 74.056, 74.229, 74.401, 74.572, 74.743, 74.912, 75.082, 75.25, 75.417, 75.614, 75.871, 76.127, 76.38, 76.632, 76.883, 77.13, 77.377, 77.621, 77.868, 78.117, 78.369, 78.622, 78.878, 79.135, 79.394, 79.655, 79.917, 80.18, 80.444], 'Date' : [ 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]}
base=pd.DataFrame(base)
print(base)


base=pd.DataFrame(base)
print(base['SP.URB.TOTL.IN.ZS'].mean())

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