Installer la librairie pandas
pip install pandas
Installer la librairie openpyxl
pip install openpyxl
Installer la librairie maptplot
pip install matplotlib
Lancer le fichier avec les données de "propre"
python data.py
Lancer le fichier avec les données de "propre" et "sales" qui ont été corrigées
python data-error.py
Lancer le fichier avec les données de "propre" et les données de "Savukoski kirkonkyla"
python data-savu.py
Questions du sujet :
Nous avons décidé qu'une valeur était incorrecte si elle avait 15 degrés d'équart absolus avec le jour précédent ou le jour suivant. Lorsqu'une valeur était en erreur ou incorrecte nous avons fait une moyenne entre le jour d'avant et le jour suivant. Si le jour suivant est aussi en erreur ou incorrecte nous avons pris celui d'après.
Selon les courbes les données que nous avons corrigés sont très proches des valeurs sans erreurs.
Nous avons affaire à un pays du nord. C'est donc un climat dit "froid".
Reprendre les données typiques de la localisation proche fournies en complément , comparer les écarts. Qu'en concluez vous ?
Les données fournies en complément n'ont pas l'air de se rapprocher avec nos données de base, les écarts sont trop importants. Les moyennes de températures par mois de "Savukoski kirkonkyla" sont bien trop inférieures à celle du jeu de données fourni.
Il semblerait que la capitale soit Helsinki, la capitale de la Finlande !