DFF1 - 1/5 Dysfonctionnement éréctile

Auteur : Florian Gauthier

Date: 20/12/2016

Data: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/etude-sur-la-consommation-de-traitements-contre-la-dysfonction-erectile/


In [1]:
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

Lecture des données


In [2]:
DysErec_dept = pd.read_excel(
    io="../DATA/OpenHealth_IndiceConsommationARSparDPTDysfonctionErectile_YA.xls",
    skiprows=6,
    parse_cols=4)
DysErec_reg = pd.read_excel(
    io="../DATA/OpenHealth_IndiceConsommationARSparDPTDysfonctionErectile_YA.xls",
    skiprows=6,
    parse_cols="F:H")

Indice de consommation de traitement contre le dysfonctionnement éréctile

Indice créé par OpenHealth afin de comparer la consommation de traitement contre le dysfonctionnement éréctile par région & département.

Classement par région


In [3]:
DysErec_reg.head(2)


Out[3]:
NOM_REGION DDD_DysErec2013 CLASSEMENT REGION Ordre Décroissant
0 CORSE 220.316746 1
1 ALSACE 204.230174 2

In [4]:
DysErec_reg.iloc[:10].plot(
    kind='barh',
    y="DDD_DysErec2013",
    x='NOM_REGION',
    color='red',
    alpha=0.8,
    figsize=(8, 4),
    title="TOP 10 des régions")
plt.gca().invert_yaxis()


Classement par département


In [5]:
DysErec_dept.head(2)


Out[5]:
CODE_DEPT NOM_DEPT DDD_DysErec2013 CLASSEMENT DPT Ordre Décroissant Unnamed: 4
0 75 PARIS 295.863327 1 NaN
1 57 MOSELLE 258.853941 2 NaN

In [6]:
DysErec_dept.iloc[:10].plot(
    kind='barh',
    y="DDD_DysErec2013",
    x='NOM_DEPT',
    color='blue',
    alpha=0.8,
    figsize=(8, 4),
    title="TOP 10 des départements")
plt.gca().invert_yaxis()


Conclusions

La région championne de la consommation de traitements contre le dysfonctionnement éréctile sont.... Les Corses ! Chacun y trouvera son interprétation.

Quant au département... perso je déménage.