ajout d'un graphe

requetes.py

@@ -145,16 +145,16 @@ try:
     plt.show()
 
 
-    # # #? Relation entre le type de vendeur et le prix :
-    # #* les voitures vendues par des concessionnaires ont tendance 
-    # #* à être plus chères que celles vendues par des propriétaires.
-    # datafr = pd.read_sql('''SELECT SellerType AS vendeur, AVG(Price) AS prix_moyen 
-    #                           FROM Car 
-    #                           GROUP BY SellerType 
-    #                           ORDER BY prix_moyen;''', co)
-    # datafr = datafr.plot.bar(x='vendeur', y='prix_moyen', xlabel='Vendeur', ylabel='Prix moyen', 
-    #                           title='Prix moyen des voitures par vendeur', color='orange')
-    # plt.show()
+    # #? Relation entre le type de vendeur et le prix :
+    #* les voitures vendues par des concessionnaires ont tendance 
+    #* à être plus chères que celles vendues par des propriétaires.
+    datafr = pd.read_sql('''SELECT SellerType AS vendeur, AVG(Price) AS prix_moyen 
+                              FROM Car 
+                              GROUP BY SellerType 
+                              ORDER BY prix_moyen;''', co)
+    datafr = datafr.plot.bar(x='vendeur', y='prix_moyen', xlabel='Vendeur', ylabel='Prix moyen', 
+                              title='Prix moyen des voitures par vendeur', color='orange')
+    plt.show()
 
     # # #? Relation entre la puissance du moteur et le prix :
     # # #* il y a une corrélation positive entre la puissance du moteur et le prix,
@@ -194,18 +194,18 @@ try:
     # plt.show()
 
 
-    #? relation entre le nombre de propriétaires précédents et le prix : 
-    #* il y a une corrélation négative entre le nombre de propriétaires précédents et le prix, 
-    #* ce qui signifie que les voitures ayant été possédées par un plus grand nombre de propriétaires
-    #*  ont tendance à être moins chères.
-    datafr = pd.read_sql('''SELECT Owner AS proprietaires, AVG(Price) AS prix_moyen
-                            FROM Car
-                            GROUP BY Owner
-                            ORDER BY prix_moyen;''', co)
-    datafr = datafr.sort_values('proprietaires')  # Triez le DataFrame par la colonne 'proprietaires'
-    datafr = datafr.plot.bar(x='proprietaires', y='prix_moyen', xlabel='Nombre de propriétaires',
-                            ylabel='Prix moyen', title='Prix moyen des voitures par nombre de propriétaires', color='red')
-    plt.show()
+    # #? relation entre le nombre de propriétaires précédents et le prix : 
+    # #* il y a une corrélation négative entre le nombre de propriétaires précédents et le prix, 
+    # #* ce qui signifie que les voitures ayant été possédées par un plus grand nombre de propriétaires
+    # #*  ont tendance à être moins chères.
+    # datafr = pd.read_sql('''SELECT Owner AS proprietaires, AVG(Price) AS prix_moyen
+    #                         FROM Car
+    #                         GROUP BY Owner
+    #                         ORDER BY prix_moyen;''', co)
+    # datafr = datafr.sort_values('proprietaires')  # Triez le DataFrame par la colonne 'proprietaires'
+    # datafr = datafr.plot.bar(x='proprietaires', y='prix_moyen', xlabel='Nombre de propriétaires',
+    #                         ylabel='Prix moyen', title='Prix moyen des voitures par nombre de propriétaires', color='red')
+    # plt.show()
 
     # # #? relation entre le nombre de sièges et le prix :
     # # #* il y a une corrélation positive entre le nombre de sièges et le prix,