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NOUVEAU RÉGIME EXAMEN DU BACCALAURÉAT SESSION 2022 RÉPUBLIQUE TUNISIENNE  MI

NOUVEAU RÉGIME EXAMEN DU BACCALAURÉAT SESSION 2022 RÉPUBLIQUE TUNISIENNE  MINISTÈRE DE L’ÉDUCATION ÉPREUVE PRATIQUE D’INFORMATIQUE Section : Économie et Gestion Durée : 1h Coefficient de l’épreuve : 0.5 Important : Dans le répertoire Bac2022 situé sur la racine du disque C de votre poste, créez un dossier de travail portant votre numéro d’inscription (6 chiffres) et dans lequel vous devez enregistrer, au fur et à mesure, tous les fichiers solutions de ce sujet. Page 1 sur 3 L’association "Faune et Flore" veut améliorer la gestion des visites aux différents parcs nationaux afin d’assurer la découverte des espèces naturelles (animale et végétale). L’informaticien responsable de ce projet au sein de cette association propose d’utiliser la base de données simplifiée intitulée "Gestion_Parc" décrite par le schéma textuel suivant : Parc ( CodeParc, NomParc, Ville ) Espece ( CodeEspece, NomEspece, Protection ) Parc_Espece ( CodeParc#, CodeEspece# ) Visite ( DateVisite, CodeParc#, NbParticipants, Frais ) Soit la description des colonnes des tables de cette base de données : Nom Description Type Taille Format Contrainte CodeParc Code d'un parc Texte court 4 NomParc Nom d'un parc Texte court 50 Null interdit Ville Ville où se trouve un parc Texte court 50 CodeEspece Code d'une espèce Texte court 4 NomEspece Nom d'une espèce Texte court 20 Null interdit Protection Etat de protection d'une espèce (protégée/non protégée) Texte court 3 Null interdit DateVisite Date d'une visite Date/Heure Date abrégé NbParticipants Nombre de participants à une visite Numérique Entier > 0 Frais Frais de participation à une visite par personne exprimé en DT Numérique Entier > 0 N.B. : L’association ne peut programmer qu’une seule visite par jour à un parc donné. Toutefois, elle peut programmer, pour la même journée, plusieurs visites à des parcs différents. A) À l’aide du logiciel de gestion de base de données disponible : 1) Créer, dans votre dossier de travail, la base de données à nommer "Gestion_Parc". 2) Créer les tables et les relations de cette base de données tout en respectant les types et les propriétés cités dans la description ci-dessus. 3) Remplir ces tables par les données représentées dans les tableaux suivants : Parc Espece CodeParc NomParc Ville CodeEspece NomEspece Protection P001 Chaâmbi Kasserine FL01 Chêne zéen Non P002 Ichkeul Bizerte FL02 Talh Oui P003 El Feija Jendouba FN01 Sanglier Non P004 Dghoumès Tozeur FN02 Mouflon Oui Kiteb.net : Le site web éducatif. Page 2 sur 3 Parc_Espece Visite CodeParc CodeEspece DateVisite CodeParc NbParticipants Frais P001 FL01 27/02/2022 P001 50 30 P003 FL01 24/03/2022 P002 40 20 P003 FN01 25/03/2022 P002 35 20 P004 FL02 26/03/2022 P004 50 40 P001 FN02 03/04/2022 P002 35 20 4) Créer les requêtes suivantes : R1 : Afficher les noms et les villes des parcs. R2 : Afficher les noms des espèces protégées du parc "Chaâmbi". R3 : Afficher la liste des visites (DateVisite, NomParc, NbParticipants, Frais) réalisées pendant le mois de mars de l’année 2022, triée par ordre décroissant de la date de visite. 5) Exporter, dans votre dossier de travail et sous le nom "visites_mars.csv", le résultat de la requête "R3" au format csv (Point-virgule en séparateur de champs, point en séparateur décimal, page de codes : Unicode (UTF-8) et inclure les noms des champs sur la première ligne). B) À l’aide de l’environnement de développement disponible et en exploitant la bibliothèque Pandas :  Créer un fichier et l’enregistrer sous le nom "visite" dans votre dossier de travail.  Choisir les méthodes et les propriétés adéquates, à partir de l’annexe (page 3), pour écrire dans le fichier créé les scripts permettant de/d': 1) Importer le contenu du fichier "visites_mars.csv" et le stocker dans un DataFrame à nommer "visite". 2) Afficher le résumé de ce DataFrame. 3) Afficher les dates des différentes visites de ce DataFrame. 4) Calculer et afficher, pour chaque visite, le montant total des frais dans une nouvelle colonne à nommer "TotalFrais", sachant que : TotalFrais = NbParticipants * Frais 5) Afficher le nombre total des participants. 6) Créer un graphique en lignes représentant le nombre des participants en fonction des dates des visites ayant pour titre "Participants par journée". Grille d’évaluation Partie A (13 points) B (7 points) Question 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 Note 1 4.5 2.5 4 1 1 0.5 1 1.5 1.5 1.5 Kiteb.net : Le site web éducatif. Page 3 sur 3 ANNEXE Les méthodes et les propriétés à utiliser avec la bibliothèque pandas Catégorie Syntaxe Création et importation d’un DataFrame IdDataFrame = pandas.read_excel ("Chemin/ Nom_Fichier.extension", "Nom_Feuille") IdDataFrame = pandas.read_csv ("Chemin/Nom_Fichier.extension", sep = "séparateur") Manipulation d’un DataFrame IdDataFrame.shape ou bien print ( IdDataFrame.shape ) IdDataFrame.size ou bien print ( IdDataFrame.size ) IdDataFrame.info ( ) ou bien print ( IdDataFrame.info ( ) ) IdDataFrame.describe ( ) ou bien print ( IdDataFrame.describe ( ) ) IdDataFrame.columns ou bien print ( IdDataFrame.columns ) IdDataFrame.rename ( columns = { "NomColonne1" : "NouveauNomColonne1", "NomColonne2" : "NouveauNomColonne2", … } , inplace= True ) Resultat = IdDataFrame.drop ( columns = [ "NomColonne1",…,"NomColonneN" ] ) Resultat = IdDataFrame.drop ( [ Indice_Ligne ] ) Affichage des données d’un DataFrame IdDataFrame ou bien print ( IdDataFrame ) IdDataFrame [ "NomColonne" ] ou bien print ( IdDataFrame [ "NomColonne" ] ) IdDataFrame [ [ "NomColonne1" , "NomColonne2" , …] ] ou bien print ( IdDataFrame [ [ "NomColonne1" , "NomColonne2" , …] ] ) IdDataFrame [ "NomColonne" ] [ N° LigneInitial : N° LigneFinal ] ou bien print (IdDataFrame [ "NomColonne" ] [ N° LigneInitial : N° LigneFinal ]) IdDataFrame.head ( n ) ou bien print ( IdDataFrame.head ( n ) ) IdDataFrame.tail ( n ) ou bien print ( IdDataFrame.tail ( n ) ) IdDataFrame.iloc [ N° Ligne ] ou bien print ( IdDataFrame.iloc [ N° Ligne ] ) IdDataFrame.iloc [ N° LigneInitial : N° LigneFinal ] ou bien print ( IdDataFrame.iloc [ N° LigneInitial : N° LigneFinal ] ) IdDataFrame.iloc [ N° Ligne , N° Colonne ] ou bien print ( IdDataFrame.iloc [ N° Ligne , N° Colonne ] ) IdDataFrame.loc [ N° ligne , "NomColonne" ] = Valeur IdDataFrame.loc [ N° ligne ] = [ Liste_Valeur ] IdDataFrame [ "NomColonne" ] = Valeur IdDataFrame [ IdDataFrame [ "NomColonne" ] OperateurComparaison Valeur ] IdDataFrame [( IdDataFrame ["NomColonne"] OperateurComp Valeur) OperateurLogique ( IdDataFrame ["NomColonne"] OperateurComp Valeur )] Les fonctions statistiques mean ( ) – min ( ) – max ( ) – sum ( ) – count ( ) Tri des éléments d’un DataFrame DataFrame_Trié = IdDataFrame.sort_values ( by = [ "NomColonne1" ,"NomColonne2" , …] , ascending = [ True/False , True/False , … ] ) Création d’un graphique import matplotlib.pyplot as alias_matplotlib IdDataFrame.plot.bar (x = "NomColonneAbscisse" , y = "NomColonneOrdonnée" , title = "TitreGraphique" , color = "CouleurGraphique" ) IdDataFrame.plot.line (x = "NomColonneAbscisse" , y = "NomColonneOrdonnée" , title = "TitreGraphique" , color = "CouleurGraphique" ) alias_matplotlib.show ( ) Kiteb.net : Le site web éducatif. uploads/S4/ bac-pratique-25052022-eco-9h30.pdf