Notre tableau est la liste des maires français en 2014:

https://www.data.gouv.fr/storage/f/2014-04-25T17-51-58/maires-25-04-2014.xlsx

ce fichier est aussi dans data/maires-25-04-2014.xlsx donc aucune raison de le recharger ...

Charger le fichier dans un DataFrame

Corriger le tableau

Nous pouvons voir qu'il y a des problèmes:

• les 3 premières lignes ne sont que des commentaires à ignorer
• la dernière ligne contient des sommes que nous ne voulons pas
• les noms des colonnes sont dans la quatrième ligne
• les nom des colonnes est trop long (par exemple, "Code du département (Maire)"), alors définissons notre nom et ignorons également la ligne 4 (le titre)

Afficher le début du tableau après corrections.

Lisez la doc de read_excel et recharger le tableau avec les bonnes options pour avoir directement le tableau parfait, sans aucunes des corrections précédentes à faire.

Naissance et population

• Vérifiez que les colonnes ont le bon type et mettez le bon type s'il n'est pas bon
• Ajouter une colonne "age". Utilisez la date de naissance pour ajouter une colonne 'age'. Le résultat attendu est le nombre d'années.

Si vous n'êtes pas à l'aise avec les dates, regardez le cours "11 datetime" de la lecon 2.

Travail sur des données

• Afficher la ligne de paris
• Trier toutes les villes par population, la plus grande en premier
• Calculer la population totale
• Donner le pourcentage d'hommes qui sont maires
• Donner des statistiques sur l'âge des maires

Regrouper les données

Grouper toutes les villes du même département et

• Additionner la population avec np.sum
• Calculer l'âge moyen des maires avec np.mean
• Compter le nombre de villes avec np.size

Cela se fait en une ligne.