| ... | ... | @@ -36,6 +36,13 @@ import pandas as pd |
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On vous a donné du code déjà écrit, **donnees_TD_ETP_csv_panda_seul** ; vous pouvez sans doute l'améliorer.
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On va s'appuyer sur la méthode read_csv pour lire le fichier et le mettre sous forme de tableau (DataFrame).
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Il devrait être possible de tout récupérer au format voulu en une seule opération, mais ici on a dû écrire quelques étapes.
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Pistes pour amélioration :
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``` python
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pd.read_csv(chemin_complet_du_fichier, parse_dates=True, index_col="date")
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```
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On utilise des instructions comme "print" pour vérifier que l'on a bien lu correctement, et header pour jeter un oeil aux premières lignes du DF.
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Dans un deuxième temps, on va convertir la première colonne (donc d'indice 0) de texte en date, et avec pd.to_datetime ; l'argument day_first permet de lever une ambiguité : le jour ou le mois est écrit en premier
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