Cours très intéressant et très clair, félicitations! Un petit hic sur la formule mathématique qui permet de passer du prix TTC au prix HT, en effet il faut dans ce cas diviser par le coeff = (1+Taux) et non multiplier par le coeff =(1-Taux) comme cela a été présenté dans cette vidéo 😳 cela ne donne pas le même résultat....
Coucou ! Franchement t’es un super prof , tu explique trop bien, J’attends la suite avec impatience ... je veux apprendre à faire des calculs avancer !
tes contenus gratuits sont tellement didactiques et agréables à apprendre, c'est décidé j'achète tes formations pour bénéficier aux max des connaissances et compétences.
Bonjour Thibault, Je suis vos cours sur Udemy et RUclips, Le carnet Jupyter s'affiche partiellement en français. J'utilise Jupyter pour la programmation Python sur Windows 10 et une partie du texte est traduit en français mais pas tout par exemple: si j'exécute le code ci-dessous, ca m'affiche "ONU" pour les Etats-Unis et "maman" pour le Maroc Merci pour toute l'aide que vous nous apportez à travers ces merveilleux cours : countries = {"United States":"UN", "France":"FR", "Canada":"CA", "Morocco":"MA"} df["country_code"] = df["country"].map(countries)
Slt, alors franchement j'avais super peur de me lancer dans ce domaine =, mais avec ta vidéo, j'ai découvert la data science sous un meilleur angle. Merci!!
j'aime ta manière de faire et ta pédagogie, j'ai acheté ta formation sur UDEMY et je ne regrette pas c'est simple et clair, reste à pratiquer bien sur. Je ne vais pas faire le gourmand mais je serai assez intéressé par du contenu en data science. ;)
Merci ! Content de voir que la pédagogie te plait. Pour l’instant je n’ai que cette formation d’introduction mais j’ai prévu plus de contenu sur le sujet en 2022 :)
Merci beaucoup, c'est excellent, vous êtes génial, mais pourquoi ne continuez-vous pas🥺... Il nous faut une playlist pour apprendre Python pour la science des données (par exemple les modèles ARIMA, SARIMA..pour les séries temporelles, et même Python pour faire des prédictions sur l'IA.., SVR, LSTM..)
Merci excellente vidéo ! par contre je pense qu'il y a une faute a 1:04:10 car dans cet exemple price_paid c'est le prix TTC payé par le client et il faut calculer le prixHT : on a Prix TTC = PrixHT *( 1 + TAX/100) et donc PrixHT = PrixTTC/( 1 + TAX/100) , on doit mettre alors df["prix_HT] = df["price_paid]/(1+df["tax"]/100) merci
Oui effectivement la formule n'est pas bonne mais le but était juste de montrer comment faire un calcul x) mais oui la TVA ne se calcule pas comme ça (mais j'espère que personne ne se base sur cette vidéo pour calculer sa tva 😄)
@@Docstring merci bonne continuation et bravo pour ces vidéos gratuits mais de très grande qualité grâce à vous beaucoup de gens comme moi retrouvent le goût pour la programmatio merci encore
Bonjour je suis étudiant en 2ème année en cycle d'ingénieur en informatique je m'intéresse énormément à la data science premièrement je vous remercie pour la vidéo. Ma requête est la suivante est-ce possible d'avoir une vidéo sur ACP AFD aussi ? Merci beaucoup
Tes vidéos sont vraiment parfaites. Merci infiniment! Juste une remarque: pour obtenir le prix hors taxe, il faut diviser par 1+"taux taxe"/100 et pas multiplier par 1-"taux taxe"/100 ;)
Bonjour @Nicolas, Le prix qu'on paie comporten la taxe et le vrai prix du produit HT, donc pour savoir le prix HT, faut soustraire la taxe qui est de 20% dans ce cas. Le calcul me semble bon.
@@IbRaX_DZ la taxe payé est sur le prix HT pas sur le prix TTC. la TVA à 20% correspond donc à 20/120 du prix TTC Simplement : un article TTC à 120 € coute 100€ HT, la TVA étant de 20€soit 20% de 100€
@@fernandtape9363 tu peux partager la vidéo autour de toi, ça aide beaucoup aussi ! Parles en a tes amis, sur LinkedIn, Twitter, Facebook ! Ça fait effet boule de neige rapidement !
Il me semble qu'il y a un souci dans l'exemple de la création de colonne (transformation des prix TTC en HT) ; une sombre histoire de produit en croix lol. Aussi, choisir le code "UN" pour les état Unis pourrait porter à confusion. L'ISO préfère le code "US", pour réserver "UN" aux Nations unies. Mais ça n'a pas vraiment d'importance sur le sujet des fonctionnalités de Pandas 😅 Donc, très bon tuto, félicitations. Il est vraiment pratique et parfaitement clair. Ça sert beaucoup, merci. Tchuss.
Bravo pr ce magnifique tuto !Vous êtes très doué à transmettre l information.. sinon je voulais savoir comment extraire les motifs fréquents dans des séries temporelles si vous avez une idée ?
Bonjour merci beaucoup pour tes vidéos. J'ai un projet que je dois réaliser. Il faut prédire le prix d'une maison aux Etats-Unis, pour l'instant je ne sais pas vraiment commencer, si tu pouvais me donner des pistes. Surtout savoir si la transformation des variables catégorielles en variables numérique peut changer la prédiction? Merci par avance
Merci pour la vidéo, mais l'instruction df = pd.read_csv("formule1.csv") print(df) affiche un numéro de ligne devant chaque ligne du fighier, sauf la première. Par exemple, voici ce qu'elle affiche pour un ficher de pilotes de formule 1 : fritz;mercedes;12 0 durant;alpine;35 1 blacci;ferrari;5 2 hakimoto;honda;17 3 jansen;redbull;2 4 frank;williams;56 5 johnsson;mclaren;29 Comment faire pour que les numéros de lignes de s'affichent pas ?
Merci pour le contenu très intéressent, je n'ai pas réussie à faire les moyenne "df.groupby(["gender", "country",]).mean()" cela me renvoi une erreur, si je fais la somme ça fonctionne mais il m'affiche tout le DF. Et ça viens de la par ce qu'il me dit qu'il ne peux pas convertir certaine donnée en numérique notamment les nom et les dates, je vais voir de mon côté si je trouve des réponses, mais c'était très instructif merci encore.
Bonjour l’Équipe de Docstring ! j'ai besoin d'un déblocage à un problème de ce genre "File Load Error for bb.csv C:\Users\PC\Desktop\bassiroudata\bb.csv is not UTF-8 encoded"
Merci bcp pour cette vidéo. Il y a un truc que je ne comprends pas. Tout cela est faisable assez facilement avec excel. Quel est la plus value de Python pour ce type de travaux ? Merci encore !
Tu peux automatiser tout ça beaucoup plus facilement. Télécharger automatiquement des fichiers, appliquer un traitement, mettre ça sur un serveur, créer des rapports. Potentiellement possible avec Excel aussi j'imagine via des macros.. en soi rien n'est impossible à qui se donne les moyens, mais le fait de pouvoir le faire en programmation t'ouvre souvent beaucoup de portes ou te simplifie la vie sur certaines choses. Possible aussi notamment de traiter des volumes de données gigantesques (pas sûr ce que ça donne niveau performance avec Excel quand tu dois créer une formule sur un tableau de 100 millions de lignes).
J'ai commencé cette vidéo sans faire la vidéo python de a à z. C'est grave ? Sachant que j'avais déjà un peu manipulé Python dans Pycharm mais à très faible niveau... Après je m'en sors bien sur la vidéo ci-dessus. En gros pas besoin de pré requis particulier ?
Pour la data science ça peut aller. Mais tu vas probablement te contenter de suivre la vidéo, pour aller au delà il faudra probablement revenir sur les bases
df.groupby(["gender","country"]).sum() fonctionne mais avec des colonnes en plus (y compris Dates). Erreur avec .mean(), car les dates posent problème de même que les noms... Pourquoi python veut les intégrer dans un calcul ?
Intéressant comme contenu. Un jour je pense que le traitement des données avec Excel sera dépassé. Faire des vidéos de 10 à 15 mn serait plus attractif. Bonne courage.
La formation sur Docstring est découpée en vidéos qui durent entre 2 et 8 minutes max. Pour RUclips malheureusement les vidéos courtes ne fonctionnent pas très bien même si j’essaie d’en publier aussi (cf les vidéos d’astuces récentes).
Bonjour Permettez-moi de vous faire une petite remarque,toute personnelle espérant avoir raison hhh,.. à propos de l'exemple de l'ajout d'une colonne affichant le montant hors taxe HT . Si l'on dispose déjà du montant TTC et on cherche à afficher juste le montant TTC ( TVA=20%) La formule serait simplement la suivante : TTC=HT×1,2 donc HT=TTC÷1,2 Et c'est la formule à appliquer à la colonne à renseigner relative aux montant hors taxe.
Bonjour, oui le calcul n’est pas bon si on veut calculer la TVA, il faut en effet diviser par 1.2. J’ai ajouté une note sur Udemy et Docstring, sur RUclips malheureusement impossible d’éditer après le but de l’exercice était surtout de montrer qu’on peut faire des opérations mathématiques entre les colonnes ^^
@@Docstring le problème est qu'il y a des lignes avec TVA = 0, donc si on fait TTC / 1,2, alors on considère une TVA là où il n'y en a pas, et la TVA 20.0 s'applique partout.
Bonjour, d'abord merci pour toutes les aides que vous nous apporter à travers ces vidéos très instructifs. Mais j'aimerais savoir comment publier tous ces résultats en PDF ou en fichier Excel pour présenter à son supérieur par exemple dans le cadre du travail. Merci d'avance
Vous pouvez prendre votre notebook jupyter et faire, dans votre navigateur, une impression pour obtenir un .pdf. Également, vous pouvez enregistrer votre notebook sous forme d'un .html: vous aurez alors toutes les figures faites avec matplotlib exportées sous forme de fichiers bitmap dans le sous-répertoire du même nom que le fichier .html généré. Libre à vous d'aller prendre ces images et de les mettre dans n'importe quel programme, tableur, traitement de texte, etc. Et le bon vieux copier-coller marche aussi très bien.
salut j'ai commencer a suivre ton tuto hier et je voulais continuer aujourd'hui mais aucune commande ne marche cela me marque message d'erreur aurais-tu une solution
Bonjour, je n'arrive pas à télécharger les fichiers sources : en cliquant sur "télécharger", un code source apparait sur une page blanche, rien de plus. Comment puis-je télécharger les fichiers sources que vous avez mis dans les descriptions de la vidéo ?
![BabyChiefDoit - Too Slow (feat. STAR BANDZ) [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/zayaxws7RPg/mqdefault.jpg)
Excellente vidéo. J'ai acheté plusieurs formations sur Udemy traitant de la programmation python et la votre est de loin celle que je préfère.
Merci beaucoup Bertrand !
C'est décidé,je me mets à fond sur python. Une fois les bases acquises ici. J'achèterais toutes tes formations les yeux fermés
Merci et bonne formation !
franchement c'est un cours très pédagogique et bien explicite
Merci bcp pour la clarté et la pertinence de vos présentations
Très beau Tuto, très pratique pour une révision rapide!!
Encore merci!
Superbe video, un grand merci, je commence à mieux comprendre pandas et ca fait du bien.
Bravo pour ta qualité pédagogique, excellente formation, mes respects :)
Cours très intéressant et très clair, félicitations! Un petit hic sur la formule mathématique qui permet de passer du prix TTC au prix HT, en effet il faut dans ce cas diviser par le coeff = (1+Taux) et non multiplier par le coeff =(1-Taux) comme cela a été présenté dans cette vidéo 😳 cela ne donne pas le même résultat....
Coucou ! Franchement t’es un super prof , tu explique trop bien, J’attends la suite avec impatience ... je veux apprendre à faire des calculs avancer !
Merci Docstring pour ce bon resumer de l analyse data science.
Tu viens de me donner le goût d'apprendre la data sans avoir une base en mathématique. Je me sens capable de le faire. Merci beaucoup
Bonjour monsieur Ngoulou
@@soka2334 bonjour comment allez-vous ? que puis-je faire pour vous?
tes contenus gratuits sont tellement didactiques et agréables à apprendre, c'est décidé j'achète tes formations pour bénéficier aux max des connaissances et compétences.
Merci pour ton soutien Abel et bonne formation !
J'aime vos tutos.
Vs êtes le meilleur.
Mes Respects
Merci pour l'explication et la simplicité ...
Géniale cette vidéo . Un grand MERCI.
juste le debut de la video me seduit
merci vraiment
Franchement rien à dire sur cette vidéo enfin si elle est tout simplement géniale 🙌🏽
J'en reviens pas que ce contenu soit gratuit ! Bonne vidéo
Excellente tuto ça m'a vraiment aidé, merci beaucoup
Merci t'es un super prof, tu expliques d'une manière très spéciale : )
Mercii 😌😊🥳
print("merci cette chaine merite d'etre connu , beau travail encore une fois merci")
Merci !! Pour ça aucun secret : partagez la vidéo partout autour de vous, mettez des pouces bleus, des commentaires, abonnez-vous etc etc ^^
Excellent tutoriel. Merci et bonne continuation
Superbe video Docstring, merci!
Superbe vidéo merci ☺️
Très bon cours, un professeur très pédagogue : Nice Job
Merci pour cette formation très explicite
je me suis direct abonné bravo monsieur
Très bien expliqué
Merci bcp , vraiment c'est superbe
Tuto efficace et clair, merci :)
Excellent tuto, merci pour votre travail 🙏
Merci !
Génial! Merci pour toute l'aide que vous nous apportez à travers ces merveilleux cours!
Ça fait plaisir 😊
@@Docstring Vidéo impeccable, très pédagogique et illustrée, bravo
Trop bien détaillé 👏👏 un grand merci à vous 🙏 🙏 🙏
😊😊😊
Tu es un As !!
Très pédagogique. Merci bien
Bonjour Thibault,
Je suis vos cours sur Udemy et RUclips,
Le carnet Jupyter s'affiche partiellement en français.
J'utilise Jupyter pour la programmation Python sur Windows 10 et une partie du texte est traduit en français mais pas tout
par exemple: si j'exécute le code ci-dessous, ca m'affiche "ONU" pour les Etats-Unis et "maman" pour le Maroc
Merci pour toute l'aide que vous nous apportez à travers ces merveilleux cours :
countries = {"United States":"UN", "France":"FR", "Canada":"CA", "Morocco":"MA"}
df["country_code"] = df["country"].map(countries)
Slt, alors franchement j'avais super peur de me lancer dans ce domaine =, mais avec ta vidéo, j'ai découvert la data science sous un meilleur angle. Merci!!
😍 Merci pour ton commentaire et bonne continuation !!
j'aime ta manière de faire et ta pédagogie, j'ai acheté ta formation sur UDEMY et je ne regrette pas c'est simple et clair, reste à pratiquer bien sur.
Je ne vais pas faire le gourmand mais je serai assez intéressé par du contenu en data science. ;)
Merci ! Content de voir que la pédagogie te plait. Pour l’instant je n’ai que cette formation d’introduction mais j’ai prévu plus de contenu sur le sujet en 2022 :)
Merci beaucoup pour ce très beau tuto :)
Merci pour la bonne prononciation des termes anglais!
Certains me le reproche... content de voir que d'autres apprécient :) Merci !
C'était super intéressant, merci beaucoup
Merci, bonne continuation !
Merci beaucoup, c'est excellent, vous êtes génial, mais pourquoi ne continuez-vous pas🥺... Il nous faut une playlist pour apprendre Python pour la science des données (par exemple les modèles ARIMA, SARIMA..pour les séries temporelles, et même Python pour faire des prédictions sur l'IA.., SVR, LSTM..)
Excellente tuto ça m'a vraiment aidé mille merci
Une mine d'or cette vidéo, je vais acheter tes formations sur udemy. Merci vraiment
Mercii ! Bonne formation !
Vraiment top ce tuto, merci !!!
Merci pour cette vidéo
very good video
Merci pour ce contenu très utile et super bien expliqué ! (y)
claire et limpide
merci
Bonjour Monsieur,non votre explication a été super pour moi franchement,merci et remercie
Avec plaisir ^^
franchement Bravo, c'est possible de nous faire des cours sur les chat bot avec les machine Learning s'il vous plait ?
Waouh, Mec tu m'erite le million d'abonné
Faut partager les vidéos le plus possible pour y arriver 😄 Merci !
bravo un tres bon tuto
Faites nous encore une vidéo sur numpy,Searborn et pourquoi pas d’autres bibliothèques de data science
Très bonne méthode d'explications. Merci de la part d'un prof de mathematiques
merci bcp
merci 🙏
Merci excellente vidéo ! par contre je pense qu'il y a une faute a 1:04:10 car dans cet exemple price_paid c'est le prix TTC payé par le client et il faut calculer le prixHT : on a Prix TTC = PrixHT *( 1 + TAX/100) et donc PrixHT = PrixTTC/( 1 + TAX/100) , on doit mettre alors
df["prix_HT] = df["price_paid]/(1+df["tax"]/100)
merci
Oui effectivement la formule n'est pas bonne mais le but était juste de montrer comment faire un calcul x) mais oui la TVA ne se calcule pas comme ça (mais j'espère que personne ne se base sur cette vidéo pour calculer sa tva 😄)
@@Docstring merci bonne continuation et bravo pour ces vidéos gratuits mais de très grande qualité grâce à vous beaucoup de gens comme moi retrouvent le goût pour la programmatio
merci encore
Bonjour je suis étudiant en 2ème année en cycle d'ingénieur en informatique je m'intéresse énormément à la data science premièrement je vous remercie pour la vidéo. Ma requête est la suivante est-ce possible d'avoir une vidéo sur ACP AFD aussi ? Merci beaucoup
Très cool mon prof
Merci tres explicite
j'adore merci bcp
Tes vidéos sont vraiment parfaites. Merci infiniment!
Juste une remarque: pour obtenir le prix hors taxe, il faut diviser par 1+"taux taxe"/100 et pas multiplier par 1-"taux taxe"/100 ;)
Bonjour @Nicolas,
Le prix qu'on paie comporten la taxe et le vrai prix du produit HT, donc pour savoir le prix HT, faut soustraire la taxe qui est de 20% dans ce cas. Le calcul me semble bon.
@@IbRaX_DZ la taxe payé est sur le prix HT pas sur le prix TTC.
la TVA à 20% correspond donc à 20/120 du prix TTC
Simplement : un article TTC à 120 € coute 100€ HT, la TVA étant de 20€soit 20% de 100€
Hello Thibault
Merci beaucoup pour cette formation mais je n'arrive pas à télécharger les fichiers.
Merci de m'aider si possible
wonderfull Job that helps a lot
Superbe vidéo, merci pour ce contenu. Il y aura-il une suite ???
Si vous mettez des pouces bleus, oui 😆
@@Docstring c'est déjà fait. Dommage que je ne puisse en mettre plus.
@@fernandtape9363 tu peux partager la vidéo autour de toi, ça aide beaucoup aussi ! Parles en a tes amis, sur LinkedIn, Twitter, Facebook ! Ça fait effet boule de neige rapidement !
c'est bon , j'ai réussi à l'avoir....Merci beaucoup monsieur......
Il me semble qu'il y a un souci dans l'exemple de la création de colonne (transformation des prix TTC en HT) ; une sombre histoire de produit en croix lol.
Aussi, choisir le code "UN" pour les état Unis pourrait porter à confusion. L'ISO préfère le code "US", pour réserver "UN" aux Nations unies.
Mais ça n'a pas vraiment d'importance sur le sujet des fonctionnalités de Pandas 😅 Donc, très bon tuto, félicitations. Il est vraiment pratique et parfaitement clair. Ça sert beaucoup, merci.
Tchuss.
Oui effectivement il faut diviser par 1.2, j’ai mal fait le calcul « on the fly » x)
Bien vu pour le US aussi ;) merci !
@@Docstring Au plaisir :) Mais apparemment, je n'étais pas le premier à remarquer cela. Donc deso pour la lourdeur ! je ne voulais pas "troller".
Top vidép :)
Très bonne vidéo d’initiation. Pour quand la suite?
felicitation
Bravo pr ce magnifique tuto !Vous êtes très doué à transmettre l information.. sinon je voulais savoir comment extraire les motifs fréquents dans des séries temporelles si vous avez une idée ?
Merci Yasmine ! Pour répondre à ta question je te conseille de regarder les expressions régulières :)
tu parles de la désaisonnalisation ?
Merci pour cet effort !
Gitbach, je l'installe ou comment?
Je suis sur Windows ?
Excellente vidéo. C'est pas comme utiliser un tableur, par hasard ?
Un peu, mais de façon, je trouve, beaucoup plus souple et puissante !
Et encore là on fait juste effleurer la surface de ce qu’il est possible de faire !
@@Docstring D'accord merci beaucoup
super génial
Super merci 😊 !!
Bonjour,j'ai une question.
Quelle est la différence entre Business data analyst et data scientist analyst ?
Merci.
Tu es un fervent défenseur de Pycharm. Est-ce que tu pourrais faire la même chose sur Pycharm?
Bonjour merci pour cette formation. je n'arrive pas a telecharger les fichiers sources pouvez vous me guider svp
Bonsoir je voudrais savoir comment on fait pour télécharger les fichiers et merci pour les cours.
Bonjour merci beaucoup pour tes vidéos. J'ai un projet que je dois réaliser. Il faut prédire le prix d'une maison aux Etats-Unis, pour l'instant je ne sais pas vraiment commencer, si tu pouvais me donner des pistes. Surtout savoir si la transformation des variables catégorielles en variables numérique peut changer la prédiction? Merci par avance
thanks alot.
Merci pour la vidéo, mais l'instruction
df = pd.read_csv("formule1.csv")
print(df)
affiche un numéro de ligne devant chaque ligne du fighier, sauf la première.
Par exemple, voici ce qu'elle affiche pour un ficher de pilotes de formule 1 :
fritz;mercedes;12
0 durant;alpine;35
1 blacci;ferrari;5
2 hakimoto;honda;17
3 jansen;redbull;2
4 frank;williams;56
5 johnsson;mclaren;29
Comment faire pour que les numéros de lignes de s'affichent pas ?
Merci pour le contenu très intéressent, je n'ai pas réussie à faire les moyenne "df.groupby(["gender", "country",]).mean()" cela me renvoi une erreur, si je fais la somme ça fonctionne mais il m'affiche tout le DF. Et ça viens de la par ce qu'il me dit qu'il ne peux pas convertir certaine donnée en numérique notamment les nom et les dates, je vais voir de mon côté si je trouve des réponses, mais c'était très instructif merci encore.
Même problème pour moi cc : @docstring . Il y avait sans doute des choses à faire en amont ?
Bonjour l’Équipe de Docstring !
j'ai besoin d'un déblocage à un problème de ce genre "File Load Error for bb.csv
C:\Users\PC\Desktop\bassiroudata\bb.csv is not UTF-8 encoded"
Merci bcp pour cette vidéo. Il y a un truc que je ne comprends pas. Tout cela est faisable assez facilement avec excel. Quel est la plus value de Python pour ce type de travaux ? Merci encore !
Tu peux automatiser tout ça beaucoup plus facilement. Télécharger automatiquement des fichiers, appliquer un traitement, mettre ça sur un serveur, créer des rapports. Potentiellement possible avec Excel aussi j'imagine via des macros.. en soi rien n'est impossible à qui se donne les moyens, mais le fait de pouvoir le faire en programmation t'ouvre souvent beaucoup de portes ou te simplifie la vie sur certaines choses. Possible aussi notamment de traiter des volumes de données gigantesques (pas sûr ce que ça donne niveau performance avec Excel quand tu dois créer une formule sur un tableau de 100 millions de lignes).
J'ai commencé cette vidéo sans faire la vidéo python de a à z. C'est grave ? Sachant que j'avais déjà un peu manipulé Python dans Pycharm mais à très faible niveau... Après je m'en sors bien sur la vidéo ci-dessus. En gros pas besoin de pré requis particulier ?
Pour la data science ça peut aller. Mais tu vas probablement te contenter de suivre la vidéo, pour aller au delà il faudra probablement revenir sur les bases
df.groupby(["gender","country"]).sum() fonctionne mais avec des colonnes en plus (y compris Dates). Erreur avec .mean(), car les dates posent problème de même que les noms... Pourquoi python veut les intégrer dans un calcul ?
bonjour professeur. juste savoir si je suis obligé de suivre votre formation complète avant d'assimiler cette formation ?
Si tu n'as aucune connaissance en Python, oui !
bonsoir, j'aimerais utiliser django rest pour developper une api mais je ne sait pas trop comment faire
Intéressant comme contenu. Un jour je pense que le traitement des données avec Excel sera dépassé.
Faire des vidéos de 10 à 15 mn serait plus attractif.
Bonne courage.
La formation sur Docstring est découpée en vidéos qui durent entre 2 et 8 minutes max. Pour RUclips malheureusement les vidéos courtes ne fonctionnent pas très bien même si j’essaie d’en publier aussi (cf les vidéos d’astuces récentes).
Bonjour
Permettez-moi de vous faire une petite remarque,toute personnelle espérant avoir raison hhh,.. à propos de l'exemple de l'ajout d'une colonne affichant le montant hors taxe HT .
Si l'on dispose déjà du montant TTC et on cherche à afficher juste le montant TTC ( TVA=20%)
La formule serait simplement la suivante :
TTC=HT×1,2
donc
HT=TTC÷1,2
Et c'est la formule à appliquer à la colonne à renseigner relative aux montant hors taxe.
Bonjour, oui le calcul n’est pas bon si on veut calculer la TVA, il faut en effet diviser par 1.2. J’ai ajouté une note sur Udemy et Docstring, sur RUclips malheureusement impossible d’éditer après le but de l’exercice était surtout de montrer qu’on peut faire des opérations mathématiques entre les colonnes ^^
@@Docstring le problème est qu'il y a des lignes avec TVA = 0, donc si on fait TTC / 1,2, alors on considère une TVA là où il n'y en a pas, et la TVA 20.0 s'applique partout.
ont fait comment pour installer git bash correctement, car si git bash est mal installé ont peut rien faire .
🙏❤
Bonjour je reçois des erreurs sr jupyterlab: permission denied pouvez-vous m’aider à résoudre ce problème svp
Svp j'arrive pas à télécharger les fichiers source
Bonjour, d'abord merci pour toutes les aides que vous nous apporter à travers ces vidéos très instructifs. Mais j'aimerais savoir comment publier tous ces résultats en PDF ou en fichier Excel pour présenter à son supérieur par exemple dans le cadre du travail. Merci d'avance
Vous pouvez prendre votre notebook jupyter et faire, dans votre navigateur, une impression pour obtenir un .pdf.
Également, vous pouvez enregistrer votre notebook sous forme d'un .html: vous aurez alors toutes les figures faites avec matplotlib exportées sous forme de fichiers bitmap dans le sous-répertoire du même nom que le fichier .html généré.
Libre à vous d'aller prendre ces images et de les mettre dans n'importe quel programme, tableur, traitement de texte, etc.
Et le bon vieux copier-coller marche aussi très bien.
salut j'ai commencer a suivre ton tuto hier et je voulais continuer aujourd'hui mais aucune commande ne marche cela me marque message d'erreur aurais-tu une solution
Bonjour, je n'arrive pas à télécharger les fichiers sources : en cliquant sur "télécharger", un code source apparait sur une page blanche, rien de plus. Comment puis-je télécharger les fichiers sources que vous avez mis dans les descriptions de la vidéo ?
Bonjour Cédric,
Cliquez sur le bouton vert 'Code' et vous aurez l'option de télécharger le dépôt Git au format Zip (Download ZIP).
salut . comment faire un CSV avec SC.textfile ?
salut, j'arrive pas à télécharger les fichiers en question sur le site....
Clique sur le bouton vert "Code" et ensuite sur "Download ZIP"