modif de deux images et de deux requêtes

SAE.py

@@ -12,10 +12,9 @@ print(login)
 co = None
 
 try:
-    co = psy. connect(host='londres',
+    co = psy. connect(
                         database ='db'+login,
-                        user=login,
-                        password = getpass("Mot de passe:"))
+                        user=login)
 
     curs = co.cursor()
 
@@ -71,14 +70,25 @@ try:
     # prix_moyen('Ferrari')
     # prix_moyen('Toyota')
 
-    # #?* Répartition des prix : 
-    # # * répartition des prix des voitures dans le jeu de données. 
-    # # * Cela peut donner une idée de la plage de prix dans laquelle se situent la plupart des voitures.
+    # ?* Répartition des prix : 
+    # * répartition des prix des voitures dans le jeu de données. 
+    # * Cela peut donner une idée de la plage de prix dans laquelle se situent la plupart des voitures.
     # datafr = pd.read_sql('''SELECT Price AS prix, COUNT(*) AS nb_voitures 
-    #                         FROM Car
-    #                         GROUP BY Price;''', co)
-    # datafr = datafr.plot.hist(bins=20, x="nb_voitures", y="prix", xlabel='Prix', ylabel='Nombre de voitures',
-    #                           title='Répartition des prix des véhicules', color='orange')
+    #                     FROM Car
+    #                     GROUP BY Price;''', co)
+
+    # # Create price bins
+    # price_bins = [0, 10000, 20000, 30000, 40000, 50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 200000]
+    # labels=['0-10000', '10000-20000', '20000-30000', '30000-40000', '40000-50000', '50000-60000', '60000-70000', '70000-80000', '80000-90000', '90000-100000', '>100000']
+    # datafr['price_range'] = pd.cut(datafr['prix'], bins=price_bins, labels=labels)
+
+    # # Group by price range and count number of cars
+    # datafr_by_range = datafr.groupby('price_range')['nb_voitures'].sum()
+
+    # # Plot the data
+    # datafr_by_range.plot(kind='bar', xlabel='Prix', ylabel='Nombre de voitures',
+    #                     title='Fréquences des voitures en fonction de leur prix', color='orange')
+
     # plt.show()
 
 
@@ -112,15 +122,27 @@ try:
     #                   title='Prix moyen d\'un véhicule en fonction de son kilométrage', color='red')
     # plt.show()
 
-    # # #? Relation entre le type de carburant et le prix : 
-    # # #* les véhicules fonctionnant à l'essence sont en moyenne moins chères 
-    # # #* que les véhicules fonctionnant au diesel mais les véhicules 
-    # # #* hybrides restent les plus chère sur le marché.
-    # datafr = pd.read_sql('''SELECT Model.FuelType AS carburant, COUNT(*) AS nb_voitures FROM Car JOIN Model ON Car.Model = Model.idModel GROUP BY Model.FuelType ORDER BY nb_voitures;''', co)
-    # datafr['nb_voitures'] = datafr['nb_voitures'].astype(float)
-    # datafr.plot.bar(x='carburant', y='nb_voitures', xlabel='Carburant', ylabel='Nombre de voitures', title='Nombre de voitures par carburant', color='orange')
-    # plt.show()
+    #? Relation entre le type de carburant et le prix : 
+    #* les véhicules fonctionnant à l'essence sont en moyenne moins chères 
+    #* que les véhicules fonctionnant au diesel mais les véhicules 
+    #* hybrides restent les plus chère sur le marché.
+    datafr = pd.read_sql('''SELECT Model.FuelType AS carburant, COUNT(*) AS nb_voitures 
+                       FROM Car 
+                       JOIN Model ON Car.Model = Model.idModel 
+                       GROUP BY Model.FuelType 
+                       ORDER BY nb_voitures DESC;''', co)
+
+    datafr['nb_voitures'] = datafr['nb_voitures'].astype(float)
+
+    top_categories = datafr.head(2)
+    other_count = datafr['nb_voitures'].sum() - top_categories['nb_voitures'].sum()
+    top_categories.loc[4] = ['Autres', other_count]
+
+    plt.pie(top_categories['nb_voitures'], labels=top_categories['carburant'], autopct='%1.1f%%',
+            colors=['orange', 'blue', 'green', 'gray'])
 
+    plt.title('Pourcentage de voiture en fonction du type de carburant')
+    plt.show()
 
 
     # # #? Relation entre le type de vendeur et le prix :

creationChargement.py

@@ -19,10 +19,9 @@ print(login)
 co = None
 
 try:
-    co = psy. connect(host='londres',
+    co = psy. connect(
                         database ='db'+login,
-                        user=login,
-                        password = getpass("Mot de passe:"))
+                        user=login)
 
     curs = co.cursor()