Ce script réalise des graphiques à partir des données des comptes des transports, i.e. nos agrégats de référence pour les transports : taille et composition du parc automobile, consommation des carburants, total des recettes issues de la TICPE

Import de fonctions spécifiques à Openfisca indirect taxation et de bases de données des Comptes des Transports


In [1]:
%matplotlib inline

from ipp_macro_series_parser.agregats_transports.transports_cleaner import a6_b, g2_1, g_3a
from openfisca_france_indirect_taxation.examples.utils_example import graph_builder_carburants, \
    graph_builder_carburants_no_color

Identification de la série des recettes de la TICPE


In [2]:
recettes_ticpe = a6_b[a6_b['categorie'] == u'TICPE ( TIPP avant 2010) (1)']
recettes_ticpe = recettes_ticpe[recettes_ticpe['index'] == 'Total']
del recettes_ticpe['index']

Identification des séries des quantités de carburants consommées


In [3]:
g_3a.loc[g_3a['index'] == u'Voitures particulières', 'index'] = 'to_be_used'
g_3a.loc[g_3a['index'] == u'Total VP françaises', 'index'] = 'to_be_used'
quantite_conso_vp = g_3a[g_3a['index'] == 'to_be_used']
del quantite_conso_vp['index']

Identification des séries décrivant la taille et composition du parc automobile


In [4]:
taille_parc_vp = g2_1[g2_1['categorie'] == u'Voitures particulières']
del taille_parc_vp['categorie']

Redefinition des index et transposition des dataframes


In [5]:
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


In [6]:
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


In [7]:
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)


Evolution de la taille du parc automobile au cours du temps
Evolution des quantités de carburants consommées par les voitures particulières françaises
Evolution des recettes totales issues de la TICPE
Out[7]:
(None, None)

In [ ]: