Exercices

Chapitre 1: Les bases de données relationnelles

1 Édition de données csv

En utilisant les données des oscars issues de wikidata, nous allons montrer les limites de l’utilisation de fichiers de tableaux type csv vus en première.

Pour cela vous travaillerez sur le fichier framacalc disponible en ligne à l’adresse suivante: https://lite.framacalc.org/oscars-9rvu

Qui contient les données sur les Oscars seulement jusqu’en 2020.

Votre mission si vous l’acceptez est de rajouter les données manquantes disponibles dans l’<iframe>ci-dessous.

Après avoir (tenté) de mettre à jour ces données, expliquez quelles sont les limites de l’utilisation de fichiers de tables(csv, ods, xlsx), et quel est l’intérêt d’utiliser un SGBD(Système de gestion de bases de données).

2 Traitement de données en table

En utilisant le fichier de données csv sur les bornes de recharges de véhicules électriques de la Ville de Nice disponible à cette adresse:

https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/bornes-de-recharges-ville-de-nice/

  1. Télécharger le fichier, puis l’ouvrir avec Python comme décrit dans le cours de première. Commencer par afficher toutes les lignes.
  2. Filtrer les données pour n’afficher que les stations présentant une puissance de 50kW. Les compter avec un algorithme.
  3. Calculer la puissance moyenne des stations de charge en ne tenant compte que des stations pour lesquelles les données sont présentes.
  4. En vous aidant du cours de première, vérifier si les données ne présentent pas de doublons.
  5. Trouver quelle est la station de recharge la plus proche du lycée Estienne d’Orves dont la coordonnée GPS est: 43° 42′ 01″ nord, 7° 15′ 01″ est soit en notation décimale [43.700278,7.250278]. On pourra utiliser la fonction dist du module math pour calculer la distance euclidienne entre deux points.