C'est la dernière étape. Vous avez beaucoup appris sur le traitement d'un grand ensemble de données par morceaux. Dans ce dernier exercice, vous mettrez tout le code de traitement des données dans une seule fonction afin de pouvoir réutiliser le code sans avoir à réécrire les mêmes choses.

Vous allez définir la fonction plot_pop() qui prend deux arguments : le nom du fichier à traiter et le code pays des lignes que vous souhaitez traiter dans l'ensemble de données.

Comme tout le code que vous avez écrit dans les exercices précédents sera logé dans plot_pop(), l'appel de la fonction a déjà l'effet suivant :

Chargement du fichier morceau par morceau,
Création de la nouvelle colonne des valeurs de la population urbaine, et
Représentation graphique des données relatives à la population urbaine.

C'est beaucoup de travail, mais la fonction permet maintenant de répéter le même processus pour tout fichier et code de pays que vous souhaitez traiter et visualiser !

Vous allez utiliser les données de 'ind_pop_data.csv', disponibles dans votre répertoire actuel. Les paquets pandas et matplotlib.pyplot ont été importés sous les noms pd et plt respectivement pour votre usage.

Une fois que vous avez terminé, prenez le temps de regarder les tracés et de réfléchir aux nouvelles compétences que vous avez acquises. Le voyage ne s'arrête pas là ! Si vous avez aimé travailler avec ces données, vous pouvez continuer à les explorer en utilisant la version prétraitée disponible sur Kaggle.

Utilisation de générateurs Python pour la diffusion de données en continu

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