Python graph_builder_carburants Exemples

Exemple #1

Fichier : plot_transports_prix.py Projet : fagan2888/openfisca-france-indirect-taxation

prix_mensuel_carburants_90_15['date'] = \
    prix_mensuel_carburants_90_15['annee'] + '_' + prix_mensuel_carburants_90_15['mois']
prix_mensuel_carburants_90_15 = prix_mensuel_carburants_90_15.set_index('date')

# Calcul des taux de taxation implicite sur les carburants, incluant la TICPE et la TVA
prix_mensuel_carburants_90_15['taux_implicite_diesel_ticpe'] = (
    (prix_mensuel_carburants_90_15['diesel_ttc'] - prix_mensuel_carburants_90_15['diesel_ht']) /
    prix_mensuel_carburants_90_15['diesel_ht']
    )
prix_mensuel_carburants_90_15['taux_implicite_ticpe_super_95'] = (
    (prix_mensuel_carburants_90_15['super_95_ttc'] - prix_mensuel_carburants_90_15['super_95_ht']) /
    prix_mensuel_carburants_90_15['super_95_ht']
    )

# Changement des noms des variables pour être plus explicites
prix_mensuel_carburants_90_15.rename(columns = {'diesel_ht': 'prix diesel ht', 'diesel_ttc': 'prix diesel ttc',
    'super_95_ht': 'prix SP95 ht', 'super_95_ttc': 'prix SP95 ttc',
    'taux_implicite_diesel_ticpe': 'taux implicite diesel', 'taux_implicite_ticpe_super_95': 'taux implicite super 95'},
    inplace = True)

# Réalisation des graphiques
print 'Evolution du prix des carburants entre 1990 et 2015'
graph_builder_carburants(
    prix_mensuel_carburants_90_15[['prix SP95 ttc'] + ['prix diesel ttc'] + ['prix SP95 ht'] + ['prix diesel ht']],
    'prix carburants', 0.39, 1.025, 'darkgreen', 'darkred', 'lawngreen', 'orangered')

print 'Evolution du taux implicite de taxation (incluant la TVA) des carburants entre 1990 et 2015'
graph_builder_carburants(
    prix_mensuel_carburants_90_15[['taux implicite diesel'] + ['taux implicite super 95']],
    'taux implicite ticpe', 1, 1, 'darkred', 'darkgreen', None, None)

Exemple #2

Fichier : plot_transports_depenses.py Projet : fagan2888/openfisca-france-indirect-taxation

a3_a.loc[a3_a['index'] == '07 Transport', 'to_be_used'] = 1
a3_a.loc[a3_a['index'] == '07 Transport', 'index'] = u'Dépenses totales en transports'

a3_a.loc[a3_a['index'] == u'Ensemble des dépenses de consommation des ménages ', 'to_be_used'] = 1

depenses_menages_transports = a3_a[a3_a['to_be_used'] == 1]
depenses_menages_transports = depenses_menages_transports.drop(['to_be_used'] + ['categorie'], axis = 1)
depenses_menages_transports = depenses_menages_transports.set_index(['index'])
depenses_menages_transports = depenses_menages_transports.transpose()

# Calcul des parts des transports et des carburants dans les dépenses totales des ménages
depenses_menages_transports[u'part carburants dépenses totales'] = (
    depenses_menages_transports[u'Dépenses carburants et lubrifiants'] /
    depenses_menages_transports[u'Ensemble des dépenses de consommation des ménages ']
    )
depenses_menages_transports[u'part transports dépenses totales'] = (
    depenses_menages_transports[u'Dépenses totales en transports'] /
    depenses_menages_transports[u'Ensemble des dépenses de consommation des ménages ']
    )

# Réalisation des graphiques
print 'Evolution des dépenses des ménages en carburants'
graph_builder_carburants_no_color(depenses_menages_transports[u'Dépenses carburants et lubrifiants'],
    'depenses menages carburants', 0.9, 0.20)

print 'Evolution de la part des carburants et des transports dans les dépenses totales des ménages'
graph_builder_carburants(
    depenses_menages_transports[[u'part transports dépenses totales'] + [u'part carburants dépenses totales']],
    'part transports depenses menages', 1, 0.65, 'midnightblue', 'turquoise', 'blue', None)

Exemple #3

Fichier : plot_transports_quantites.py Projet : MarionIPP/openfisca-france-indirect-taxation

# Identification des séries décrivant la taille et composition du parc automobile
taille_parc_vp = g2_1[g2_1['categorie'] == u'Voitures particulières']
del taille_parc_vp['categorie']

# Redefinition des index et transposition des dataframes
recettes_ticpe.set_index(['categorie'], inplace = True)
recettes_ticpe = recettes_ticpe.transpose()
taille_parc_vp.set_index(['index'], inplace = True)
taille_parc_vp = taille_parc_vp.transpose()
quantite_conso_vp.set_index(['categorie'], inplace = True)
quantite_conso_vp = quantite_conso_vp.transpose()

# Changement de noms de variables pour être plus explicites
recettes_ticpe.rename(columns = {u'TICPE ( TIPP avant 2010) (1)': 'Total recettes TICPE'}, inplace = True)

taille_parc_vp.rename(columns = {'Total': 'parc vp total', 'dont Diesel': 'dont diesel'}, inplace = True)

quantite_conso_vp = quantite_conso_vp[['ESSENCE + GAZOLE'] + ['ESSENCE'] + ['GAZOLE']]
quantite_conso_vp.rename(columns = {'ESSENCE + GAZOLE': 'consommation totale', 'ESSENCE': 'consommation essence',
    'GAZOLE': 'consommation diesel'}, inplace = True)

# Réalisation des graphiques
print 'Evolution de la taille du parc automobile au cours du temps'
graph_builder_carburants(taille_parc_vp, 'taille parc vp', 1, 0.3, 'blue', 'green', 'red', None)

print 'Evolution des quantités de carburants consommées par les voitures particulières françaises'
graph_builder_carburants(quantite_conso_vp, 'quantite conso vp', 0.85, 0.3, 'blue', 'green', 'red', None)

print 'Evolution des recettes totales issues de la TICPE'
graph_builder_carburants_no_color(recettes_ticpe, 'recettes totales ticpe', 1, 0.17)