#RuesDeFrance : analyse des occurrences de rues

Combien de rues portent x fois le mĂªme nom ? « Un bon croquis vaut qu’un long discours« … cet article aborde le procĂ©dĂ© de crĂ©ation d’une visualisation Matplotlib, support d’une analyse sur les ‘occurrences des rues de France.

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#RuesDeFrance : une histoire de code

Se confronter Ă  7 millions d’entrĂ©es… les malaxer, les masser, les mĂ©langer etc. Et en tirer le meilleur pour en faire quelque chose de joliment structurĂ©. Comment filtrer de la donnĂ©e et l’enrichir avec Wikidata? RĂ©ponse avec des librairies Python de datascience (Pandas & Numpy); une pincĂ©e de regex et un cas de scraping (BeautifulSoup).

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Data athlétisme : 100 mètres et des centièmes

Usain Bolt a battu le record du monde du 100 mètres le 16 aoĂ»t 2009. Et depuis ? Personne, Ă  l’exception de Yohan Blake, n’est descendu en dessous de 9,70 secondes. Depuis Jim Hines et Carl Lewis, tout se joue Ă  quelques battements de cils… comment on Ă©voluĂ© les temps au fil du temps ? J’ai scrappĂ© sur World Athletics plus des 20 000 meilleures performances de la discipline entre 1958 et 2022.

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Data : Don’t Look Up ! mais un peu quand mĂªme…

Don’t Look Up! La sĂ©rie est connue : l’historie de deux scientifiques qui tentent d’alerter que la terre sera prochainement frappĂ©e par une mĂ©tĂ©orite. Ou quand l’improbable devient probable. Improbable ? Qui sait… je me suis posĂ© la question : quelles sont les chances pour qu’une mĂ©tĂ©orite nous tombe rĂ©ellement sur la tĂªte ?

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Data : La Valse des Prénoms

La Valse des PrĂ©noms est un ensemble de 3 Dashboard de datavisualisation publiĂ©es sur ce blog et hĂ©bergĂ©s sur Tableau Public. Il s’agit d’une analyse de l’Ă©volution des prĂ©noms donnĂ©s Ă  la naissance, en France, de 1900 Ă  2020. Quels sont les prĂ©noms les plus attribuĂ©s ? Comment ont-ils Ă©voluĂ©s ? Les prĂ©noms meurent-ils ? Les chiffres parlent. Ils mettent en lumière l’Ă©volution du statut des individus dans la sociĂ©tĂ© française.

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