text_plain_output_1.png image_output_1.png
import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import seaborn as sns

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from scipy import interpolate

df = pd.read_csv('../input/datasetauteur.csv')

df_maj = pd.read_csv('../input/MJ.csv', delimiter=';', encoding='utf-8')
df = df.append(df_maj, ignore_index=True, verify_integrity=True, sort=False)

df = df.drop(columns=['Source', 'Thématique', 'Questionnement', 'Problématique'])
df.loc[997, 'Nombre de titres'] = 3
nan_index = df[df['Nombre de titres'].isnull()].index
df.loc[nan_index, 'Nombre de titres'] = 1
niveaux_ordonnes = ['sixième', 'cinquième', 'quatrième', 'troisième', 'terminale L', 'classes préparatoires aux grandes écoles scientifiques', "concours A/L de l'ENS", 'agrégation externe de lettres modernes']
niveaux_ordonnes_court = ['6e', '5e', '4e', '3e', 'Tle', 'Prépa Sc', 'Prépa A/L', 'Agreg']

df = df[df['Genre'] != '-']

df_niveau = df.groupby(['Programme'])['Genre'].value_counts(normalize=True) * 100
df_niveau = 100 - df_niveau.xs('M', level=1)
df_niveau = df_niveau.reindex(niveaux_ordonnes)
df_niveau

plt.figure(figsize=(14,6))
graph_niveau = sns.barplot(x=niveaux_ordonnes_court, y=df_niveau.values , palette="GnBu_d")
plt.ylabel("Pourcentage des oeuvres d'autrices")
plt.xlabel("Niveau")

df_agreg = df[df['Programme'] == 'agrégation externe de lettres modernes'].groupby(['Année'])['Genre'].value_counts(normalize=True) * 100
df_agreg = 100 - df_agreg.xs('M', level=1)

plt.figure(figsize=(14, 6))
sns.set(style='darkgrid')
sns.barplot(x=df_agreg.index, y=df_agreg.values, palette='GnBu_d')
plt.ylabel("Pourcentage des oeuvres d'autrices")
plt.xlabel("Sessions de l'Agrégation externe de Lettres Modernes")