Analyse des Prénoms en France (2003-2004)

📊 Description du projet

Ce script Python analyse les données de prénoms en France pour les années 2003 et 2004, offrant une exploration détaillée de la distribution des prénoms.

✨ Fonctionnalités principales

• 📂 Chargement et fusion des fichiers de prénoms de 2003 et 2004
• 🔍 Identification des 10 prénoms les plus fréquents par année
• 👧👦 Analyse des prénoms les plus fréquents par genre
• 💾 Exportation des données traitées dans des fichiers CSV

🛠 Prérequis techniques

• Python 3.7 ou supérieur
• Bibliothèques requises :
  • pandas
  • logging

🖥 Utilisation

1. Dézipper le projet
2. Lancer le script main.py
3. Lire le journal des opérations (prenoms_processing.log)
4. Lire les fichiers générés (Prenoms2003-2004.csv, Prenoms2003-2004_Jointure.csv)
5. Lire les top 10 prénoms pour chaque année (Top 10 prénoms en 2003 :, Top 10 prénoms en 2004 :)

📋 Fichiers générés

• Prenoms2003-2004.csv : Données fusionnées des deux années
• Prenoms2003-2004_Jointure.csv : Données agrégées par prénom
• prenoms_processing.log : Journal détaillé des opérations

🔍 Détails Techniques : Module Logging

Qu'est-ce que le Logging ?

Le logging est un mécanisme de suivi des événements qui se produisent pendant l'exécution d'un programme logiciel. Il a été utilisé ici dans ce script pour débugger les erreurs au développement.

Niveaux de Logs

1. DEBUG : Informations détaillées pour le débogage
2. INFO : Confirmation du bon fonctionnement
3. WARNING : Avertissements sur des problèmes potentiels
4. ERROR : Erreurs qui bloquent une fonction
5. CRITICAL : Erreurs très graves pouvant arrêter le programme

Configuration dans notre Projet

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,  # Niveau minimum de logs
    format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('prenoms_processing.log'),  # Log dans un fichier
        logging.StreamHandler(sys.stdout)  # Log dans la console
    ]
)

Exemples de Logs

# Log informatif
logging.info("Chargement du fichier de prénoms")

# Log d'avertissement
logging.warning("Données incomplètes détectées")

# Log d'erreur
logging.error("Impossible de charger le fichier CSV")

🛡 Gestion des Erreurs

• Vérification de l'existence des fichiers
• Validation des colonnes requises
• Gestion robuste des erreurs de lecture CSV
• Journalisation détaillée des problèmes

📄 Licence

Projet soumis à la licence MIT

👤 Auteur

SYAN HILAIRE--BENAMOR (https://github.com/SyanCode)

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Note : Ce projet est un exemple d'analyse de données démographiques utilisant Python et pandas.