Relecture KA 25/09/2023 (#412)

* relec getting-started/index * relec getting-started/01_installation * relec getting-started/05_rappels_types * relec getting-started/06_rappels_fonctions * relec manipulation/01_numpy * relec manipulation/02a_pandas_tutorial --------- Co-authored-by: Lino Galiana <lino.galiana@insee.fr>
linogaliana · Sep 26, 2023 · e8d0062 · e8d0062
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diff --git a/content/getting-started/01_installation.qmd b/content/getting-started/01_installation.qmd
@@ -74,7 +74,7 @@ l'administration. Ces compétences ne sont pas
 propres à `Python` et seront
 utiles pour tout projet ultérieur. Un cours dédié à cette question
 est proposé par Romain Avouac et moi en dernière année de l'ENSAE. Son
-contenu est disponible sur https://ensae-reproductibilite.github.io/website/.
+contenu est disponible sur [https://ensae-reproductibilite.github.io/website/](https://ensae-reproductibilite.github.io/website/).
 
 Le projet final devra impérativement
 être associé à un dépôt
@@ -202,7 +202,7 @@ lancer en local en utilisant `Anaconda`) ont émergé. Parmi celles-ci :
 * __Google colaboratory__
 [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](http://colab.research.google.com/github/linogaliana/python-datascientist/blob/master)
 ;
-Github Visual Studio Editor [![githubdev](https://open.vscode.dev/badges/open-in-vscode.svg)](https://github.dev/linogaliana/python-datascientist) ;
+* Github Visual Studio Editor [![githubdev](https://open.vscode.dev/badges/open-in-vscode.svg)](https://github.dev/linogaliana/python-datascientist) ;
 * **__Binder__** [![Binder](https://img.shields.io/badge/Launch-Binder-E66581.svg?logo=data:image/png;base64,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)](https://mybinder.org/v2/gh/linogaliana/python-datascientist/master) ;
 
 Il est également possible d'exécuter des codes sur les services d'intégration continue de
@@ -219,13 +219,16 @@ le griffonnage.
 [^1] A cet égard, il est recommandé de consulter le cours de dernière année
 de l'ENSAE déjà cité: https://ensae-reproductibilite.github.io/website/
 
+
 [Kaggle](https://www.kaggle.com/notebooks) <i class="fab fa-kaggle"></i>
 propose des compétitions de code mais
 donne également la possibilité d'exécuter des notebooks,
 comme les solutions précédentes. 
 Il existe une [API Kaggle](https://github.com/Kaggle/kaggle-api) pour
 accéder à des données `Kaggle` hors du système `Kaggle`
 
+<!-- KA : attention la box ci-dessous ne s'affiche pas -->
+
 {{% box status="warning" title="Warning" icon="fa fa-exclamation-triangle" %}}
 Les performances de ces solutions peuvent être variables.
 Les serveurs publics mis à disposition
@@ -307,8 +310,8 @@ du système sur laquelle elle est éxécutée.
 `Docker` <i class="fab fa-docker"></i></a> est utilisé dans
 le cadre de cours afin d'assurer la reproductibilité des exemples. 
 Plus de détails sont disponibles dans le cours de dernière année d'ENSAE
-dédié à la mise en production de projets data science
-(ensae-reproductibilite.netlify.app/).
+dédié à la mise en production de projets data-science
+([https://ensae-reproductibilite.github.io/website/](https://ensae-reproductibilite.github.io/website/)).
 
 Il est possible d'utiliser les images `Docker` sur lesquelles reposent
 l'environnement de reproductibilité du cours. Celles-ci sont mises à 
@@ -411,6 +414,8 @@ La création de l'environnement nécessaire à la construction automatisée
 de ce site web a ainsi été divisée par 12 en utilisant `mamba` plutôt
 que `conda` pour installer des packages dans un environnement. 
 
+<!-- KA : idem, la box ne s'affiche pas -->
+
 {{% box status="note" title="Note" icon="fa fa-comment" %}}
 
 Les [conditions d'utilisation du canal par défaut d'`Anaconda`](https://www.anaconda.com/terms-of-service) sont 

diff --git a/content/getting-started/05_rappels_types.qmd b/content/getting-started/05_rappels_types.qmd
@@ -55,7 +55,7 @@ texte.
 
 Si les lignes ne sont pas bien alignées, l'interpréteur ne sait plus à quel
 bloc associer la ligne. Par exemple, le corps d'une fonction doit être indenté
-d'un niveau ; les éléments dans une clause logique (`if`, `else`, etc.) également
+d'un niveau ; les éléments dans une clause logique (`if`, `else`, etc.) également.
 
 
 *Règle 2:* On commence à compter à 0, comme dans beaucoup de langages
@@ -85,9 +85,6 @@ Quand Python réalise des opérations, il faut lui préciser ce qu'il doit en fa
 * afficher le résultat de l'opération, 
 * créer un objet avec le résultat de l'opération ?
 
-Contrairement à `R`, par défaut, `Python` ne renvoie pas le résultat de la
-dernière opération effectuée. 
-
 ::: {.cell .markdown}
 ```{=html}
 <div class="alert alert-info" role="alert">
@@ -247,12 +244,6 @@ print("Le dernier élément de ma liste est :", ma_liste[3])
 print("Le dernier élément de ma liste est :", ma_liste[-1])
 ```
 
-::: {.cell .markdown}
-```{=html}
-<div class="alert alert-success" role="alert">
-<h3 class="alert-heading"><i class="fa-solid fa-pencil"></i> Exercice 1</h3>
-```
-
 Pour effectuer des boucles sur les listes, la méthode la plus lisible
 est d'utiliser les `list comprehension`. Cette approche consiste 
 à itérer les éléments d'une liste à la volée. 
@@ -280,10 +271,6 @@ for x in fruits:
 print(newlist) 
 ```
 
-```{=html}
-</div>
-```
-:::
 
 #### Les dictionnaires - ils s'écrivent entre accolades `{}`
 
@@ -353,6 +340,7 @@ mon_dictionnaire_patchwork_good = \
 
 ## Questions pratiques : 
 
+<!-- KA : Attention, les box d'exercices ne s'affichent pas ni sur les notebook jupyters téléchargés, , ni sur le site. -->
 
 ::: {.cell .markdown}
 ```{=html}
@@ -594,29 +582,29 @@ A retenir :
 #| include: false
 #| eval: false
 
- # Correction
- ## liste des nombres de 1 à 10
- liste = list(range(1, 11))
- ## triez et affichez la liste
- liste.sort()
- print(liste)
- ## ajoutez l’élément 11 à la liste et affichez la liste 
- liste.append(11)
- print(liste)
- ## renversez et affichez la liste 
- liste.sort(reverse=True)
- print(liste)
- ## affichez l’élément d'indice 7 
- print(liste[7])
- ## enlevez l’élément 9 et affichez la liste 
- liste.remove(9)
- print(liste)
- ## affichez la sous-liste du 2e au 3e éléments inclus ;
- print(liste[1:3])
- ## affichez la sous-liste du début au 2e élément inclus ;
- print(liste[:2])
- ## affichez la sous-liste du 3e élément à la fin de la liste ;
- print(liste[2:])
+# Correction
+## liste des nombres de 1 à 10
+liste = list(range(1, 11))
+## triez et affichez la liste
+liste.sort()
+print(liste)
+## ajoutez l’élément 11 à la liste et affichez la liste 
+liste.append(11)
+print(liste)
+## renversez et affichez la liste 
+liste.sort(reverse=True)
+print(liste)
+## affichez l’élément d'indice 7 
+print(liste[7])
+## enlevez l’élément 9 et affichez la liste 
+liste.remove(9)
+print(liste)
+## affichez la sous-liste du 2e au 3e éléments inclus ;
+print(liste[1:3])
+## affichez la sous-liste du début au 2e élément inclus ;
+print(liste[:2])
+## affichez la sous-liste du 3e élément à la fin de la liste ;
+print(liste[2:])
 ```
 
 

diff --git a/content/getting-started/06_rappels_fonctions.qmd b/content/getting-started/06_rappels_fonctions.qmd
@@ -305,7 +305,12 @@ for x in range(10):
 print(squares)
 ```
 
-```{python, include = FALSE, eval = FALSE}
+<!-- KA : car sinon la correction s'affichait dans le notebook... -->
+
+```{python}
+#| include: false
+#| eval: false
+
 # Correction
 squares = [x**2 for x in range(10)]
 squares

diff --git a/content/getting-started/index.qmd b/content/getting-started/index.qmd
@@ -196,13 +196,7 @@ Ce cours introduit à quelques notions
 sur le sujet, notamment les 
 _pipelines_ `scikit`, pour adopter
 dès l'apprentissage du langage
-quelques bons réflexes. 
-Je donne également un cours,
-plus avancé,
-sur ce sujet à l'ENSAE avec
-Romain Avouac: 
-[ensae-reproductibilite.github.io/website](https://ensae-reproductibilite.github.io/website).
-
+quelques bons réflexes ([ensae-reproductibilite.github.io/website](https://ensae-reproductibilite.github.io/website)).
 
 
 ## Public cible

diff --git a/content/manipulation/01_numpy.qmd b/content/manipulation/01_numpy.qmd
@@ -53,7 +53,7 @@ import numpy as np
 ```
 
 Nous allons également fixer la racine du générateur aléatoire de nombres
-afin d'avoir des résultats reproductibles:
+afin d'avoir des résultats reproductibles :
 
 ```{python}
 np.random.seed(12345)
@@ -152,11 +152,29 @@ Il existe aussi des méthodes pratiques pour créer des array:
 
 ```{python}
 np.arange(0,10)
+```
+
+```{python}
 np.arange(0,10,3)
+```
+
+```{python}
 np.linspace(0, 1, 5)
+```
+
+```{python}
 np.zeros(10, dtype=int)
+```
+
+```{python}
 np.ones((3, 5), dtype=float)
+```
+
+```{python}
 np.full((3, 5), 3.14)
+```
+
+```{python}
 np.eye(3)
 ```
 
@@ -240,8 +258,9 @@ avec les arrays.
 <h3 class="alert-heading"><i class="fa-solid fa-pencil"></i> Exercice 2</h3>
 ```
 
+Prenez `x = np.arange(10)` et...
 
-* Sélectionner les éléments 0,3,5
+* Sélectionner les éléments 0,3,5 de `x`
 * Sélectionner les éléments pairs
 * Sélectionner tous les éléments sauf le premier
 * Sélectionner les 5 premiers éléments

diff --git a/content/manipulation/02a_pandas_tutorial.qmd b/content/manipulation/02a_pandas_tutorial.qmd
@@ -134,7 +134,7 @@ np.random.seed(123)
 
 Au cours de cette démonstration des principales fonctionalités de `Pandas`, et
 lors du chapitre suivant,
-je recommande de se référer régulièrement aux ressources suivantes:
+je recommande de se référer régulièrement aux ressources suivantes : 
 
 * L'[aide officielle de `Pandas`](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html).
 Notamment, la
@@ -756,7 +756,8 @@ Par exemple, avec le `pandas.DataFrame` `df_example`:
 
 ```{python}
 df_example = pd.DataFrame(
-    {'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale': [55, 40, 84, 31]})
+    {'month': [1, 4, 7, 10], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale': [55, 40, 84, 31]})
+df_example = df_example.set_index('month')
 df_example
 ```
 
@@ -809,7 +810,7 @@ d'un `DataFrame`.
 
 Par défaut, `pandas` effectue une copie par référence. Dans ce
 cas, les deux objets (la copie et l'objet copié) restent reliés. Les colonnes
-crées sur l'un vont être répercutées sur l'autre. Ce comportement permet de
+créées sur l'un vont être répercutées sur l'autre. Ce comportement permet de
 limiter l'inflation en mémoire de `Python`. En faisant ça, le deuxième
 objet prend le même espace mémoire que le premier. Le package `data.table`
 en `R` adopte le même comportement, contrairement à `dplyr`.
@@ -1099,7 +1100,7 @@ serions dans une situation, beaucoup plus complexe, d'appariement flou[^6]).
 La situation typique est l'appariement entre deux sources de données selon un identifiant
 individuel. Ici, il s'agit d'un identifiant de code commune.
 
-Il est recommandé de lire [ce guide assez complet sur la question des jointures avec `R`](https://www.book.utilitr.org/fiche_joindre_donnees.html)
+Il est recommandé de lire [ce guide assez complet sur la question des jointures avec `R`](https://www.book.utilitr.org/03_fiches_thematiques/fiche_joindre_donnees)
 qui donne des recommandations également utiles pour un utilisateur de `Python`.
 
 ![](https://external-preview.redd.it/yOLzCR0qSzul2WpjQorxINB0xpU3_N9twmFVsgbGJwQ.jpg?auto=webp&s=4feedc91302ba635b3028a21b98d047def5cdc2b)