Dans un fichier tiers exécutable en Python, saisissez vos commandes afin de résoudre les différentes question posées ci-après.
N'oubliez pas de mettre tout texte additionnel en commentaire (en utilisant le symbole #).
Ouvrez le fichier csv ./datasets/winemag-data-130k-v2.csv en utilisant en spécificant l'index comme étant la colonne 0. Stockez la DataFrame dans la variable info_vin.
Dans la variable testeurs, stockez la liste des différents testeurs de vin en fonction de leur identifiant twitter et comptez le nombre d'avis qu'ils ont soumis. La liste doit être ordonné de manière décroissante en fonction du nombre d'avis (soit en commençant par le testeur le plus prolifique).
taster_twitter_handle
@vossroger 25514
@wineschach 15134
@kerinokeefe 10776
@vboone 9537
@paulgwine 9532
...
@laurbuzz 1835
@suskostrzewa 1085
@worldwineguys 1005
@bkfiona 27
@winewchristina 6
Name: title, Length: 15, dtype: int64
On cherche à identifer le meilleur vin pour un prix donné. Dans la variable points_prix, stockez une Series contenant, pour chaque prix possible, la meilleure note existante. Ordonnez ces valeurs de manière croissante selon le prix proposé.
price
4.0 86
5.0 87
6.0 88
7.0 91
8.0 91
..
1900.0 98
2000.0 97
2013.0 91
2500.0 96
3300.0 88
Name: points, Length: 390, dtype: int64
Pour chaque variété de vin existant, calculez les prix minimum et maximum possible. Stockez la DataFrame ainsi créée dans la variable prix_varietes.
min max
variety
Abouriou 15.0 75.0
Agiorgitiko 10.0 66.0
Aglianico 6.0 180.0
Aidani 27.0 27.0
Airen 8.0 10.0
... ... ...
Zinfandel 5.0 100.0
Zlahtina 13.0 16.0
Zweigelt 9.0 70.0
Çalkarası 19.0 19.0
Žilavka 15.0 15.0
[707 rows x 2 columns]
Copiez dans une nouvelle variable prix_varietes_tries le résultat de la question précédente en ordonnant les données de telle manière que le prix minimum soit indiqué de manière décroissante. Réalisez la même modification avec le prix maximum pour différencier les cas où les valeurs minimum sont égales.
min max
variety
Ramisco 495.0 495.0
Terrantez 236.0 236.0
Francisa 160.0 160.0
Rosenmuskateller 150.0 150.0
Tinta Negra Mole 112.0 112.0
... ... ...
Roscetto NaN NaN
Sauvignon Blanc-Sauvignon Gris NaN NaN
Tempranillo-Malbec NaN NaN
Vital NaN NaN
Zelen NaN NaN
[707 rows x 2 columns]
Stockez dans la variable testeur_note_moy la valeur moyenne des notes attribuées pour chaque testeur.
taster_name
Alexander Peartree 85.855422
Anna Lee C. Iijima 88.415629
Anne Krebiehl MW 90.562551
Carrie Dykes 86.395683
Christina Pickard 87.833333
...
Paul Gregutt 89.082564
Roger Voss 88.708003
Sean P. Sullivan 88.755739
Susan Kostrzewa 86.609217
Virginie Boone 89.213379
Name: points, Length: 19, dtype: float64
Dans la variable compte_pays_varietes, stockez pour chaque pays et varieté, le nombre d'occurence dans les données. Triez les valeurs obtenues en ordre décroissant.
country variety
US Pinot Noir 9885
Cabernet Sauvignon 7315
Chardonnay 6801
France Bordeaux-style Red Blend 4725
Italy Red Blend 3624
...
Uruguay Tempranillo-Tannat 1
Italy Pignolo 1
Muscat 1
Moscato di Noto 1
Argentina Barbera 1
Length: 1612, dtype: int64
Suite à la question 2., nous souhaiterions directement connaître le titre du vin considéré comme ayant la meilleure valeur.
Stockez le résultat dans la variable titre_prix.
price
4.0 Bandit NV Merlot (California)
5.0 In Situ 2008 Reserva Sauvignon Blanc (Aconcagu...
6.0 Ste. Chapelle 2001 Johannisberg Riesling (Idaho)
7.0 Herdade dos Machados 2012 Toutalga Red (Alente...
8.0 Snoqualmie 2006 Winemaker's Select Riesling (C...
...
1900.0 Château Margaux 2009 Margaux
2000.0 Château Pétrus 2011 Pomerol
2013.0 Blair 2013 Roger Rose Vineyard Chardonnay (Arr...
2500.0 Château Pétrus 2014 Pomerol
3300.0 Château les Ormes Sorbet 2013 Médoc
Length: 390, dtype: object
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