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Analyse des finances des régions sur 2008-2012





In [15]:



    


import pandas as pd
import os
curdir = os.path.abspath('./..')



    











In [144]:



    


df = pd.read_csv(os.path.join(curdir, 'scraped_data', 'region_all.csv'))
df[['name', 'year', 'net_profit', 'tipp', 'staff_costs', 'financial_costs', 'debt_repayments', 'allocation']].head(n=20)



    


















    
Out[144]:










  
    

      
      name
      year
      net_profit
      tipp
      staff_costs
      financial_costs
      debt_repayments
      allocation
    

  
  
    

      0 
                      REGION GUADELOUPE
       2008
        65942000
               0
        31673000
         8743000
        24790000
        14553000
    

    

      1 
                      REGION MARTINIQUE
       2008
        71292000
               0
        26543000
          369000
               0
        20208000
    

    

      2 
                          REGION GUYANE
       2008
        35359000
               0
        13693000
         3664000
         5886000
         4189000
    

    

      3 
                         REGION REUNION
       2008
       188265000
               0
        31356000
        13130000
        23493000
        26055000
    

    

      4 
                   REGION ILE-DE-FRANCE
       2008
       746242000
       876675000
       299710000
       139103000
       598589000
       719797000
    

    

      5 
               REGION CHAMPAGNE-ARDENNE
       2008
       113816000
        83598000
        52116000
        15482000
        84846000
       128635000
    

    

      6 
                        REGION PICARDIE
       2008
        89269000
       109442000
        83008000
        11769000
        16762000
       217505000
    

    

      7 
                 REGION HAUTE-NORMANDIE
       2008
       191186000
       113337000
        88154000
         5243000
        23572000
       147805000
    

    

      8 
                 REGION BASSE-NORMANDIE
       2008
       106520000
        92536000
        59853000
         7586000
         8556000
       106573000
    

    

      9 
                          REGION CENTRE
       2008
       179217000
       137935000
        87114000
        20767000
       116535000
       238158000
    

    

      10
                       REGION BOURGOGNE
       2008
        94530000
       104413000
        62767000
         9005000
        23591000
       168454000
    

    

      11
       REGION NORD-PAS-DE-CALAIS (NPDC)
       2008
       278469000
       239448000
       200769000
        60870000
       173442000
       372171000
    

    

      12
                        REGION LORRAINE
       2008
       134986000
       114220000
        91461000
        18349000
        23265000
       213369000
    

    

      13
                          REGION ALSACE
       2008
       140198000
       101730000
        61721000
        24981000
        43600000
       185449000
    

    

      14
                   REGION FRANCHE-COMTE
       2008
       104875000
        73296000
        53396000
         5923000
        13264000
       114564000
    

    

      15
                REGION PAYS-DE-LA-LOIRE
       2008
       277374000
       181088000
       104423000
        29905000
       120691000
       257801000
    

    

      16
                        REGION BRETAGNE
       2008
       229275000
       178006000
       100303000
        15918000
        26512000
       249142000
    

    

      17
                REGION POITOU-CHARENTES
       2008
       134872000
        80540000
        85064000
         9495000
        51677000
       136827000
    

    

      18
                       REGION AQUITAINE
       2008
       355151000
       162908000
       108126000
         9761000
        41133000
       222089000
    

    

      19
                   REGION MIDI-PYRENEES
       2008
       231328000
       151796000
       112298000
         5739000
         6558000
       245376000
    

  




















In [157]:



    


df['staff_costs_per_person'] = df['staff_costs']/df['population']
df['allocation_per_person'] = df['allocation']/df['population']
df['operating_costs_per_person'] = df['operating_costs']/df['population']
df[['name', 'year', 'staff_costs_per_person', 'allocation_per_person', 'operating_costs_per_person']].head(n=26)



    


















    
Out[157]:










  
    

      
      name
      year
      staff_costs_per_person
      allocation_per_person
      operating_costs_per_person
    

  
  
    

      0 
                        REGION GUADELOUPE
       2008
        74.966390
        34.445297
        437.755624
    

    

      1 
                        REGION MARTINIQUE
       2008
        69.588676
        52.979994
        413.075110
    

    

      2 
                            REGION GUYANE
       2008
        87.098395
        26.645379
        378.511955
    

    

      3 
                           REGION REUNION
       2008
        44.394733
        36.889424
        332.129407
    

    

      4 
                     REGION ILE-DE-FRANCE
       2008
        27.365750
        65.722816
        239.253686
    

    

      5 
                 REGION CHAMPAGNE-ARDENNE
       2008
        38.824074
        95.827284
        291.970205
    

    

      6 
                          REGION PICARDIE
       2008
        44.688479
       117.096756
        352.484359
    

    

      7 
                   REGION HAUTE-NORMANDIE
       2008
        49.519378
        83.027561
        279.896213
    

    

      8 
                   REGION BASSE-NORMANDIE
       2008
        42.085005
        74.935680
        289.179457
    

    

      9 
                            REGION CENTRE
       2008
        35.697646
        97.592579
        266.884916
    

    

      10
                         REGION BOURGOGNE
       2008
        38.984092
       104.625460
        296.167799
    

    

      11
         REGION NORD-PAS-DE-CALAIS (NPDC)
       2008
        50.235101
        93.122183
        289.386847
    

    

      12
                          REGION LORRAINE
       2008
        39.587063
        92.352500
        275.749921
    

    

      13
                            REGION ALSACE
       2008
        35.591603
       106.939731
        296.516151
    

    

      14
                     REGION FRANCHE-COMTE
       2008
        47.800519
       102.558594
        299.737077
    

    

      15
                  REGION PAYS-DE-LA-LOIRE
       2008
        32.408759
        80.011210
        242.823770
    

    

      16
                          REGION BRETAGNE
       2008
        34.513490
        85.727843
        235.291001
    

    

      17
                  REGION POITOU-CHARENTES
       2008
        51.866142
        83.427638
        262.594600
    

    

      18
                         REGION AQUITAINE
       2008
        37.177666
        76.362306
        233.634844
    

    

      19
                     REGION MIDI-PYRENEES
       2008
        44.009316
        96.162264
        274.924393
    

    

      20
                          REGION LIMOUSIN
       2008
        62.974461
       159.629729
        394.963562
    

    

      21
                       REGION RHONE-ALPES
       2008
        34.915463
       100.915842
        306.166942
    

    

      22
                          REGION AUVERGNE
       2008
        39.731740
       112.003563
        311.613458
    

    

      23
              REGION LANGUEDOC-ROUSSILLON
       2008
        38.376093
        96.768755
        247.873367
    

    

      24
        REGION PROVENCE-ALPES-COTE-D'AZUR
       2008
        37.737528
        88.915795
        292.483319
    

    

      25
       COLLECTIVITE TERRITORIALE DE CORSE
       2008
       155.605774
       122.457686
       1480.038125
    

  




















In [124]:



    


dfgp = df.groupby(['insee_code', 'year']).first()
dfmean = df.groupby('year').mean()
population_by_year = df.groupby('year')['population'].sum()



    











In [153]:



    


def plot_value(value, by_person=True):
    fig, axes = plt.subplots(figsize=(12,6))
    axes.set_title('%s by person from 2008 to 2012'%value)
    
    for reg in dfgp.index.get_level_values(0).unique()[:5]:
        years = dfgp.index.get_level_values(1).unique()
        if by_person:
            data = dfgp[value][reg]/dfgp['population'][reg]
        else:
            data = dfgp[value][reg]
        axes.plot(years, data.tolist(), label=dfgp['name'][reg][years[0]])
    if by_person:
        mean = dfmean[value]/population_by_year
    else:
        mean = dfmean[value]
    axes.plot(years, mean.tolist(), label='mean')
    axes.legend(loc='best');



    











In [154]:



    


plot_value('tipp')
plot_value('debt_annual_costs')p
plot_value('staff_costs')



    


















    

















    

















    
























In [133]:



    


plot_value('staff_costs', by_person=False)



    


















    
























In [ ]:

Chargement des données avec le fichier csv avec les headers en français





In [158]:



    


df = pd.read_csv(os.path.join(curdir, 'nosdonnees', 'region_all.csv'))



    











In [163]:



    


df.columns.tolist()



    


















    
Out[163]:








['R\xc3\xa9ductions de bases accord\xc3\xa9es sur d\xc3\xa9lib\xc3\xa9rations de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s non b\xc3\xa2ties',
 'contributions obligatoires et participations',
 'Taux vot\xc3\xa9 de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s b\xc3\xa2ties',
 'Subventions et contingents',
 "Besoin de financement de la section d'investissement",
 'aides \xc3\xa0 la personne',
 'TOTAL DES PRODUITS DE FONCTIONNEMENT = A',
 'Produits des imp\xc3\xb4ts locaux de la Taxe professionnelle',
 'R\xc3\xa9ductions de bases accord\xc3\xa9es sur d\xc3\xa9lib\xc3\xa9rations de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s b\xc3\xa2ties',
 'Produits des imp\xc3\xb4ts locaux de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s b\xc3\xa2ties',
 'Bases nettes impos\xc3\xa9es de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s non b\xc3\xa2ties',
 "Subventions d'investissements re\xc3\xa7ues",
 'Produits des imp\xc3\xb4ts locaux de la Impositions forfaitaires sur les entreprises de r\xc3\xa9seau',
 'R\xc3\xa9sultat comptable = A - B',
 'Bases nettes impos\xc3\xa9es de la Cotisation sur la valeur ajout\xc3\xa9e des entreprises',
 'Taux vot\xc3\xa9 de la Impositions forfaitaires sur les entreprises de r\xc3\xa9seau',
 'Solde des op\xc3\xa9rations pour compte de tiers',
 'R\xc3\xa9ductions de bases accord\xc3\xa9es sur d\xc3\xa9lib\xc3\xa9rations de la Taxe professionnelle',
 "Subventions d'\xc3\xa9quipement vers\xc3\xa9es",
 'Taux vot\xc3\xa9 de la Taxe professionnelle',
 'Population',
 'Nom',
 'produits de fonctionnement r\xc3\xa9els',
 'R\xc3\xa9ductions de bases accord\xc3\xa9es sur d\xc3\xa9lib\xc3\xa9rations de la Cotisation sur la valeur ajout\xc3\xa9e des entreprises',
 'Produits des imp\xc3\xb4ts locaux de la Cotisation sur la valeur ajout\xc3\xa9e des entreprises',
 'Code Officiel G\xc3\xa9ographique (insee)',
 'Imp\xc3\xb4ts directs',
 'Type de zone administrative',
 'Fiscalit\xc3\xa9 revers\xc3\xa9e',
 'Produits des imp\xc3\xb4ts locaux de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s non b\xc3\xa2ties',
 "D\xc3\xa9penses d'investissement directes",
 'Charge de personnel (montant net)',
 "TOTAL DES RESSOURCES D'INVESTISSEMENT = C",
 'Charges financi\xc3\xa8res',
 'subventions',
 'Ann\xc3\xa9e',
 'FCTVA',
 'Total des charges de fonctionnement = B',
 'Remboursement en capital des emprunts',
 "Produits des cessions d'immobilisations",
 'Achats et charges externes (montant net)',
 'Besoin de financement r\xc3\xa9siduel = D-C',
 "Dotation d'apprentissage et de formation professionnelle",
 'encours des dettes bancaires et assimil\xc3\xa9es',
 'R\xc3\xa9ductions de bases accord\xc3\xa9es sur d\xc3\xa9lib\xc3\xa9rations de la Impositions forfaitaires sur les entreprises de r\xc3\xa9seau',
 "R\xc3\xa9sultat d'ensemble",
 'Bases nettes impos\xc3\xa9es de la Taxe professionnelle',
 'Bases nettes impos\xc3\xa9es de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s b\xc3\xa2ties',
 'Taux vot\xc3\xa9 de la Cotisation sur la valeur ajout\xc3\xa9e des entreprises',
 'TIPP',
 'charges de fonctionnement r\xc3\xa9elles',
 'Autres imp\xc3\xb4ts et taxes',
 'Dotation globale de fonctionnement',
 'Emprunts souscrits',
 'Attributions de p\xc3\xa9r\xc3\xa9quation et de compensation',
 "Total des emplois d'investissement budg\xc3\xa9taires = D",
 'Taux vot\xc3\xa9 de la Taxe fonci\xc3\xa8re sur les propri\xc3\xa9t\xc3\xa9s non b\xc3\xa2ties',
 'url',
 'Annuit\xc3\xa9 de la dette',
 'Bases nettes impos\xc3\xa9es de la Impositions forfaitaires sur les entreprises de r\xc3\xa9seau']

















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