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# Constitution des bases
```python
# vérifications préliminaires
import sys
sys.version
from os import getcwd
os.getcwd()
```
```python
import glob
import pandas as pd
import numpy as np
```
```python
liste_fichier = []
chemin_fichier = os.getcwd() + '/mexique/CSV/'
print(chemin_fichier)
for fichier in glob.glob('mexique/CSV/*'):
liste_fichier.append(fichier)
liste_fichier
```
## Séparation des fichiers de la Zone métropolitaine de Mexico
```python
liste_ent = [] # liste de tous les ENT
liste_zm_mexico = [] # Liste des fichiers concernant la ZM de Mexico
counter = 1
for file in liste_fichier:
fichier = pd.read_csv(file, encoding = 'latin_1')
ent = fichier.iloc[0]['NOM_ENT']
print(counter, '. ',file, ': ', ent)
liste_ent.append(ent)
counter +=1
#if fichier.iloc[0]['NOM_ENT'] in ('México','Distrito Federal'):
#print(file)
#liste_zm_mexico.append(file)
```
1 . mexique/CSV/TR_PERSONA11.CSV : Guanajuato
2 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA19.CSV : Nuevo León
3 . mexique/CSV/TR_PERSONA19.CSV : Nuevo León
4 . mexique/CSV/TR_PERSONA02.CSV : Baja California
5 . mexique/CSV/TR_PERSONA05.CSV : Coahuila de Zaragoza
6 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA02.CSV : Baja California
7 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA23.CSV : Quintana Roo
8 . mexique/CSV/TR_PERSONA21.CSV : Puebla
9 . mexique/CSV/TR_PERSONA27.CSV : Tabasco
10 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA08.CSV : Chihuahua
11 . mexique/CSV/TR_PERSONA23.CSV : Quintana Roo
12 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA31.CSV : Yucatán
13 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA01.CSV : Aguascalientes
14 . mexique/CSV/TR_PERSONA07.CSV : Chiapas
15 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA10.CSV : Durango
16 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA15.CSV : México
17 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA28.CSV : Tamaulipas
18 . mexique/CSV/TR_PERSONA12.CSV : Guerrero
19 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA25.CSV : Sinaloa
20 . mexique/CSV/TR_PERSONA16.CSV : Michoacán de Ocampo
21 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA21.CSV : Puebla
22 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA16.CSV : Michoacán de Ocampo
23 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA17.CSV : Morelos
24 . mexique/CSV/TR_PERSONA25.CSV : Sinaloa
25 . mexique/CSV/TR_PERSONA03.CSV : Baja California Sur
26 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA04.CSV : Campeche
27 . mexique/CSV/TR_PERSONA31.CSV : Yucatán
28 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA26.CSV : Sonora
29 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA30.CSV : Veracruz de Ignacio de la Llave
30 . mexique/CSV/TR_PERSONA29.CSV : Tlaxcala
31 . mexique/CSV/TR_PERSONA26.CSV : Sonora
32 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA32.CSV : Zacatecas
33 . mexique/CSV/TR_PERSONA04.CSV : Campeche
34 . mexique/CSV/TR_PERSONA17.CSV : Morelos
35 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA14.CSV : Jalisco
36 . mexique/CSV/TR_PERSONA24.CSV : San Luis Potosí
37 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA07.CSV : Chiapas
38 . mexique/CSV/TR_PERSONA06.CSV : Colima
39 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA09.CSV : Distrito Federal
40 . mexique/CSV/TR_PERSONA32.CSV : Zacatecas
41 . mexique/CSV/TR_PERSONA08.CSV : Chihuahua
42 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA27.CSV : Tabasco
43 . mexique/CSV/TR_PERSONA28.CSV : Tamaulipas
44 . mexique/CSV/TR_PERSONA18.CSV : Nayarit
45 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA24.CSV : San Luis Potosí
46 . mexique/CSV/TR_PERSONA01.CSV : Aguascalientes
47 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA13.CSV : Hidalgo
48 . mexique/CSV/TR_PERSONA09.CSV : Distrito Federal
49 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA22.CSV : Querétaro
50 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA12.CSV : Guerrero
51 . mexique/CSV/TR_PERSONA22.CSV : Querétaro
52 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA05.CSV : Coahuila de Zaragoza
53 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA06.CSV : Colima
54 . mexique/CSV/TR_PERSONA15.CSV : México
55 . mexique/CSV/TR_PERSONA14.CSV : Jalisco
56 . mexique/CSV/TR_PERSONA30.CSV : Veracruz de Ignacio de la Llave
57 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA29.CSV : Tlaxcala
58 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA18.CSV : Nayarit
59 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA20.CSV : Oaxaca
60 . mexique/CSV/TR_PERSONA13.CSV : Hidalgo
61 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA03.CSV : Baja California Sur
62 . mexique/CSV/TR_PERSONA10.CSV : Durango
63 . mexique/CSV/TR_PERSONA20.CSV : Oaxaca
64 . mexique/CSV/TR_VIVIENDA11.CSV : Guanajuato
## Séparation des fichiers VVIENDA et PERSONA
```python
persona_zm_mexico = [] # liste des fichiers PERSONA de la ZM de Mexico
vivienda_zm_mexico = [] # liste des fichiers VIVIENDA de la ZM de Mexico
import re
pattern = re.compile (r'TR_VIVIENDA.*')
for fichier in liste_zm_mexico:
if pattern.search(fichier):
vivienda_zm_mexico.append(fichier)
else:
persona_zm_mexico.append(fichier)
```
```python
for fichier in vivienda_zm_mexico :
print(fichier)
df = pd.read_csv(fichier, encoding = 'latin_1')
df.shape
```
mexique/CSV/TR_VIVIENDA15.CSV
mexique/CSV/TR_VIVIENDA09.CSV
### Concaténation des fichiers
```python
# pour chaque fichier dans la liste, pandas ouvre le csv, le convertit en dataframe et concatène les fichiers
vivienda_mx= pd.concat([ pd.read_csv(df, encoding = 'latin_1') for df in vivienda_zm_mexico])
vivienda_mx.shape
```
(640686, 88)
```python
persona_mx= pd.concat([ pd.read_csv(df, encoding = 'latin_1') for df in persona_zm_mexico])
persona_mx.shape
```
(2475057, 86)
### fusion des bases VIVIENDA et PERSONA
```python
result = pd.merge(persona_mx, vivienda_mx, on='ID_VIV')
result.shape
```
(2475057, 173)
```python
result.to_csv('persona_viviend_zm_mexico.csv', sep=',', encoding='utf-8')
```
......@@ -424,14 +424,14 @@
\addcontentsline{toc}{section}{\lofName} % add the LOF in the TOC
\listoffigures % insert LOF
\thispagestyle{fancy} % force header/footer
\newpage
%\newpage
}
\newcommand{\MyLot}{
\phantomsection
\addcontentsline{toc}{section}{\lotName} % add the LOT in the TOC
\listoftables % insert LOT
\thispagestyle{fancy} % force header/footer
\newpage
%\newpage
}
\newcommand{\mySection}[1]{
......
......@@ -418,9 +418,9 @@ $body$
\MyLof
\MyLot
%\MyLot
\MyBibliography{bibliographie}
%\MyBibliography{bibliographie}
\end{document}
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