In [1]:
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
pd.options.display.max_rows = 9999
In [2]:
interventions2014 = pd.read_csv('../../DATA/interventions2014.csv', sep=";", encoding='latin-1')
interventions2014.head(2)
Out[2]:
In [3]:
numeric_cols = interventions2014.ix[:, 6:].columns
# Conversion au format numérique
for col in numeric_cols:
if interventions2014[col].dtypes == object:
interventions2014[col] = interventions2014[col].str.replace(' ', '')
interventions2014[col] = pd.to_numeric(interventions2014[col])
In [4]:
sumfrance = interventions2014.iloc[:, 6:].transpose().sum(
axis=1).sort_values(ascending=False)
sumfrance = sumfrance.reset_index(name='sumfrance')
n_total = interventions2014['Total interventions'].sum()
sumfrance['ratio'] = sumfrance.sumfrance / n_total
In [5]:
plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = sns.barplot(x="sumfrance", y="index", data=sumfrance.iloc[:20])
plt.title('TOP 20 des interventions des sapeurs pompiers en 2014 en France')
Out[5]:
In [6]:
plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = sns.barplot(x="ratio", y="index", data=sumfrance.iloc[:20])
plt.title('TOP 20 des interventions des sapeurs pompiers en 2014 en France (ratio)')
Out[6]:
In [7]:
incendies_cols = [
'Incendies',
'Feux d\'habitations-bureaux',
'dont feux de cheminées',
'Feux d\'ERP avec local à sommeil',
'Feux d\'ERP sans local à sommeil',
'Feux de locaux industriels',
'Feux de locaux artisanaux',
'Feux de locaux agricoles',
'Feux sur voie publique',
'Feux de véhicules',
'Feux de végétations']
n_interventions_incendies = interventions2014.ix[:, incendies_cols].transpose().sum(axis=1).sum()
n_interventions_incendies / n_total
Out[7]: