41:null 42:["$","title",null,{"children":"TP noté 2026-2027 | BUT SD - Cours Programmation Web Dataviz | Observable"}] 48:Tc14,## Exploration de 75 ans de Formule 1 Vous disposez d'un jeu de données décrivant le championnat du monde de Formule 1 depuis 1950. Il est composé de 17 tables (courses, circuits, pilotes, écuries, résultats, qualifications, tours, arrêts aux stands, etc. - voir leur schéma [ici](https://github.com/Arths17/f1-dataset/blob/main/output/SCHEMA.md) si nécessaire). Certaines tables (pneus, météo et essais libres) ne sont disponibles que pour la saison 2025. Je n'ai inclus ici que les 12 tables que j'estime nécessaires pour faire le travail demandé, mais si vous souhaitez explorer d'autres dimensions du jeu de données ou que vous estimez avoir d'une autre des tables proposées, vous pouvez les télécharger directement ici : https://github.com/Arths17/f1-dataset/tree/main/output. Vous travaillerez uniquement sur les **saisons terminées, jusqu'à 2025 inclus**. ### 1. Préparation et présentation des données - Chargement des tables nécessaires et jointures (voir détails ci-dessous pour vous aider). - Nettoyage (valeurs manquantes `\N`, types, conversion des temps) et regroupement de certaines modalités si besoin (par exemple les statuts d'arrivée). - Affichage d'un tableau de données et de la description des variables utilisées. - Résumés simples (avec ou sans visualisation) répondant à des questions de cadrage comme : - Combien de courses, de pilotes, d'écuries et de circuits dans le jeu de données ? - Combien de Grands Prix par saison, et comment cela a-t-il évolué ? - Quelles sont les nationalités les plus représentées ? - Vous pouvez ici signalez les éventuels problèmes que vous rencontrez dans les données (variables absentes sur certaines périodes, valeurs manquantes, etc.).49:T15ab,

Conseils détaillés pour la jointure et la préparation des données

Les données sont réparties dans plusieurs fichiers CSV. Mon conseil est de construire **une table unique, `results`**, avec **une ligne par pilote et par course**. Elle contient les informations des résultats, enrichies avec celles des courses, des circuits, des pilotes, des écuries et des statuts d'arrivée. Vous ne travaillerez que sur les **saisons terminées (jusqu'à 2025 inclus)**. ### 1.1 Les tables et leurs liens | On part de… | clé de jointure | ...pour aller vers | informations à récupérer | |---|---|---|---| | `results` | `raceId` | `races` | année, manche, nom du Grand Prix, date, `circuitId` | | `races` | `circuitId` | `circuits` | nom du circuit, pays, latitude, longitude | | `results` | `driverId` | `drivers` | prénom, nom, date de naissance, nationalité | | `results` | `constructorId` | `constructors` | nom de l'écurie | | `results` | `statusId` | `status` | libellé de l'arrivée ou de l'abandon | > **Attention** : `circuits` ne contient pas de `raceId`. Pour relier un résultat à son > circuit, il faut passer par la table `races`. ### 1.2 Lecture des fichiers Les valeurs manquantes sont codées `\N` dans les CSV. La fonction suivante vous est fournie : elle les remplace par des valeurs vides et convertit automatiquement les nombres et les dates. ```js const parse = txt => d3.csvParse(txt.replaceAll("\\N", ""), d3.autoType); const racesRaw = parse(await FileAttachment("races.csv").text()); // ... à faire de même pour les autres fichiers ``` Avant de continuer, **explorez chaque table** : colonnes disponibles, types, exemples de lignes, clé primaire et clés étrangères. ### 1.3 Démarche à suivre 1. **Restreindre aux saisons terminées** : ne conserver que les courses dont l'année est inférieure ou égale à 2025, puis les résultats qui s'y rapportent. 2. **Préparer des tables de correspondance** : pour chaque table à joindre, construire un objet `Map` qui associe une clé (`raceId`, `driverId`, ...) à la ligne correspondante. 3. **Joindre les tables** à `results`, une par une, en renommant explicitement les colonnes récupérées (voir les consignes ci-dessous). 4. **Créer trois variables dérivées** : - `win` : le pilote a-t-il gagné la course ? (*boolean*) - `age` : l'âge du pilote le jour de la course, en années - `statusGroup` : un **regroupement des statuts** d'arrivée en quelques catégories que vous définirez (par exemple : classé, accident, mécanique, disqualification, non-partant, autre). Inspectez d'abord la liste des statuts distincts. 5. **Contrôler** la table obtenue (voir 1.5). ### 1.4 Pour vous aider, un squelette de départ Vous pouvez compléter les parties marquées `TODO`. ```js // 1. Restreindre aux saisons terminées const races = /* TODO : lignes de racesRaw dont year <= 2025 */; const raceIds = /* TODO : ensemble (Set) des raceId conservés */; // 2. Tables de correspondance (clé -> ligne) const raceById = new Map(races.map(d => [d.raceId, d])); const circuitById = new Map(/* TODO */); const driverById = new Map(/* TODO */); const teamById = new Map(/* TODO */); const statusById = new Map(/* TODO */); // 3. Jointure principale const results = resultsRaw .filter(d => /* TODO : la course fait partie des saisons conservées */) .map(d => { const race = raceById.get(d.raceId); const circuit = /* TODO : attention, on passe par race.circuitId */; const driver = /* TODO */; const team = /* TODO */; const status = /* TODO */; return { ...d, // Ajoutez les colonnes issues des autres tables avec des noms explicites // (year, round, race, date, circuit, country, lat, lng, driver, nationality, // team, status...) // TODO // Variables dérivées // win: ..., // age: ..., // statusGroup: ... }; }); ``` **Pièges à éviter** - Plusieurs tables ont des colonnes ayant le même nom (`name`, `time`, `number`, `url`, ...). Avec l'opérateur de décomposition (ou *spread operator* : `...`), une colonne peut en **écraser silencieusement** une autre : renommez ce que vous récupérez. - Un `Map.get` renvoie `undefined` si la clé n'existe pas : vérifiez que toutes les jointures trouvent une correspondance. - Les dates sont des objets `Date` : leur différence (calculée avec l'opérateur `-` par exemple) est en **millisecondes**. ### 1.5 Contrôles obligatoires Dans votre notebook, **affichez le résultat de chacune des vérifications suivantes** et commentez-le en une phrase : - le nombre de lignes de `results` avant et après les jointures (il ne doit pas changer), - le nombre de valeurs manquantes dans les colonnes issues des jointures (année, pilote, écurie, circuit, statut), - le fait qu'il y a **exactement un vainqueur par course**, - la comparaison d'un chiffre avec une source externe de votre choix (par exemple le nombre de victoires d'un pilote célèbre, ou le nombre de Grands Prix d'une saison). ### 1.6 Ce qui est attendu dans le rendu Une section **« Construction du jeu de données »**, courte et claire, qui indique pour chaque jointure : - la clé utilisée, - la raison de ce choix, - les contrôles effectués et leurs résultats, - les décisions que vous avez prises (par exemple, le regroupement des statuts) et leurs limites. Le code de préparation sera placé en bas du notebook, dans la section dédiée.

4a:T5c0,### 2. Exploration thématique Choisissez **2 thématiques parmi les 5 proposées** (ou plus si vous le souhaitez). Pour chacune, formulez une ou plusieurs **questions d'exploration** (soit en utilisant les questions formulées ci-dessous soit en formulant les votres), produisez plusieurs visualisations et rédigez une brève interprétation. - **Grille de départ et week-end de course** *Est-ce que la pole position garantit la victoire ? Quels circuits favorisent le premier de la grille ? Quels pilotes gagnent ou perdent le plus de places en course ?* - **Hiérarchie et compétitivité** *La F1 est-elle plus ou moins ouverte qu'avant ? Quelles saisons ont été les plus serrées ? Comment se joue un championnat (ou comment évolue le classement) manche après manche ?* - **Fiabilité et abandons** *Quelles sont les principales causes d'abandon et comment ont-elles évolué ? Est-ce que certains circuits ou certaines périodes sont particulièrement diffilces pour les voitures ?* - **Profils et géographie** *D'où viennent les pilotes ? Quels âges ont les vainqueurs et comment cela évolue-t-il ? Comment la carte du calendrier a-t-elle changé ?* - **Stratégie, pneus et météo (seulement saison 2025)** *Quelles stratégies de pneus sont les plus fréquentes selon les circuits ? Les arrêts aux stands influencent-ils le résultat ? Comment la météo (température, pluie) modifie-t-elle le déroulement d'une course ?*4b:[{"id":"38fed61c75398b1952bd6500cad38773b9269c20fdfbeed0233dfc38ba5c3c461402dbc519af480b6ccd87c316c107ab488cdc0933111792fa09255470ce2259","href":"https://static.observableusercontent.com/files/38fed61c75398b1952bd6500cad38773b9269c20fdfbeed0233dfc38ba5c3c461402dbc519af480b6ccd87c316c107ab488cdc0933111792fa09255470ce2259","name":"Oswald-Medium.ttf","type":"font/ttf","lastModified":1727514848730,"size":87596},{"id":"050e319354e835d6bb0acbb4da4405ef1f0d9f82c9e6c7bf056639939150b4d08a35f06b6f1e0e788c1185f6b5bdaf8b33e64d6f5914ce7dbb5a4e72e9f5e870","href":"https://static.observableusercontent.com/files/050e319354e835d6bb0acbb4da4405ef1f0d9f82c9e6c7bf056639939150b4d08a35f06b6f1e0e788c1185f6b5bdaf8b33e64d6f5914ce7dbb5a4e72e9f5e870","name":"Roboto-Regular.ttf","type":"font/ttf","lastModified":1727514854221,"size":168260},{"id":"ddf5321996874965f848371ab1e517def25ee645b86dc20ff76c59925b38409c83b4bb841fbd909d16c850c13a7917e6adc5607cf1c0fec0747bbf5100b41047","href":"https://static.observableusercontent.com/files/ddf5321996874965f848371ab1e517def25ee645b86dc20ff76c59925b38409c83b4bb841fbd909d16c850c13a7917e6adc5607cf1c0fec0747bbf5100b41047","name":"weather.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":2223},{"id":"bbdb141e123075b6e1d4ac3248e2918845441806a15e9494bd36b968d6d5dce1a9436fe50499d5e52a2dfa86ee4c5f70877c228eb0db8a13f803ab9fc9b0512d","href":"https://static.observableusercontent.com/files/bbdb141e123075b6e1d4ac3248e2918845441806a15e9494bd36b968d6d5dce1a9436fe50499d5e52a2dfa86ee4c5f70877c228eb0db8a13f803ab9fc9b0512d","name":"tire_stints.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":56024},{"id":"dbecdf7b349ce5b027cffeacaff43f784f4bbcecb320b46c68ad802e18a3e18e5b065d5189a3707350263709cc9380708c5191198f290b061c3261cfad53bac7","href":"https://static.observableusercontent.com/files/dbecdf7b349ce5b027cffeacaff43f784f4bbcecb320b46c68ad802e18a3e18e5b065d5189a3707350263709cc9380708c5191198f290b061c3261cfad53bac7","name":"status.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":1887},{"id":"3db1c06c7e31f61d983ef48c5d7f680a4e481507f1dcedf1fa16db0dedce66d813ced89f6ffad8f9618163a19a068ddadc5250789e16ee1483ad49879d8623a1","href":"https://static.observableusercontent.com/files/3db1c06c7e31f61d983ef48c5d7f680a4e481507f1dcedf1fa16db0dedce66d813ced89f6ffad8f9618163a19a068ddadc5250789e16ee1483ad49879d8623a1","name":"results.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":1732449},{"id":"9ee982c6e1ea132cf15f8d0d97fad39738f46afd28b1676a3b2d1dedf4077686b223a908a69d79cae3f04cff8fda628cfd2caee232fb69bad728389504f0e492","href":"https://static.observableusercontent.com/files/9ee982c6e1ea132cf15f8d0d97fad39738f46afd28b1676a3b2d1dedf4077686b223a908a69d79cae3f04cff8fda628cfd2caee232fb69bad728389504f0e492","name":"races.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":163239},{"id":"bc8965e47a7efe2581400a1c686ac7721da44becda2f8f567cf8c7ecf1900f48ea9f60628f58561176328c70cff627e02a546bd5d4d2d18ccc791085c73071fc","href":"https://static.observableusercontent.com/files/bc8965e47a7efe2581400a1c686ac7721da44becda2f8f567cf8c7ecf1900f48ea9f60628f58561176328c70cff627e02a546bd5d4d2d18ccc791085c73071fc","name":"qualifying.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":461804},{"id":"7131e2eba0d8f0d30a7b7d2f4d74dee6c33c7184f473fdd0f2026784a4fd8d3ee0219b68de040178ec1540055f28cfa62f06f155c884dce0ac6e196041eb0fe7","href":"https://static.observableusercontent.com/files/7131e2eba0d8f0d30a7b7d2f4d74dee6c33c7184f473fdd0f2026784a4fd8d3ee0219b68de040178ec1540055f28cfa62f06f155c884dce0ac6e196041eb0fe7","name":"pit_stops.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083004000,"size":448511},{"id":"2bf11e486ffb9c248825c1a2c1196a57b7c0a3b47f594fecf6417b65b318914b8c1abf932a3733b14b8a7aeeba6c277ae31b01eed52a001486f48ef82ea19a1f","href":"https://static.observableusercontent.com/files/2bf11e486ffb9c248825c1a2c1196a57b7c0a3b47f594fecf6417b65b318914b8c1abf932a3733b14b8a7aeeba6c277ae31b01eed52a001486f48ef82ea19a1f","name":"lap_times.csv","type":"text/csv","lastModified":1791083000000,"size":17732512},{"id":"1291bc493aeb958ace0f9b587cb12aae74e1f4d7082d264476229a44af1a94eb0620a49cd03fbaad1dde473dcddf1e24cb04b844cb492f5510ad58c53dd15b0d","href":"https://static.observableusercontent.com/files/1291bc493aeb958ace0f9b587cb12aae74e1f4d7082d264476229a44af1a94eb0620a49cd03fbaad1dde473dcddf1e24cb04b844cb492f5510ad58c53dd15b0d","name":"drivers.csv","type":"text/csv","lastModified":1791082994000,"size":84862},{"id":"5ba5f3ce7cd05701cab86c75ce5c8d47203db719d35f20e7238910ba344dbb11393ae1be63951e49387d00f12be29d9dd95ec2206137734e64f4f6198e5a25c7","href":"https://static.observableusercontent.com/files/5ba5f3ce7cd05701cab86c75ce5c8d47203db719d35f20e7238910ba344dbb11393ae1be63951e49387d00f12be29d9dd95ec2206137734e64f4f6198e5a25c7","name":"driver_standings.csv","type":"text/csv","lastModified":1791082994000,"size":905511},{"id":"fe74f3dc60c4f6b15be28761c4f35cf190dfdadde01bf087a006e58ff6152ef484501910a9742e53acb779a83f78fb3312cea1194b5c9e472025b252749f6a3c","href":"https://static.observableusercontent.com/files/fe74f3dc60c4f6b15be28761c4f35cf190dfdadde01bf087a006e58ff6152ef484501910a9742e53acb779a83f78fb3312cea1194b5c9e472025b252749f6a3c","name":"constructors.csv","type":"text/csv","lastModified":1791082994000,"size":15946},{"id":"54defd2f4bb009825f43d680dee2f4e92b4c3903e8dc2a9a9a929209490fe5319422fed1543c8f548da3c791f8d9f926d5107efa85d97b1d28781e175c7a78e2","href":"https://static.observableusercontent.com/files/54defd2f4bb009825f43d680dee2f4e92b4c3903e8dc2a9a9a929209490fe5319422fed1543c8f548da3c791f8d9f926d5107efa85d97b1d28781e175c7a78e2","name":"circuits.csv","type":"text/csv","lastModified":1791082994000,"size":9426}] 46:{"id":"fd7a85b6d407822b","slug":"tp-note-2026-2027","title":"TP noté 2026-2027","thumbnail":"c95bbb38fed55491ed225829e09ef1646851b9f0c76f92c77f6820ef89a0784d","access_level":"public","create_time":"$D2026-10-15T10:12:16.208Z","update_time":"$D2026-10-15T15:26:21.864Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2026-10-19T10:41:37.830Z","has_unpublished_edits":null,"fork":false,"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"daf0693188c7d3b6","login":"sd-progwebdataviz","name":"BUT SD - Cours Programmation Web Dataviz","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9abf99c7291a1bcb0c0549771e1476593088700d797bd36ff146f1e5ff3035e7","tier":"starter_2024","bio":"Voir la page Web du cours pour retrouver l'ensemble des supports.","following":false},"version":147,"publish_version":147,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"8e230b124d25dec4","login":"mthh","name":"Matthieu Viry","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/911bd8720f0dbfd44850e291921253c0242ac77c4537d932fde7db5c82ebb267","tier":null,"bio":"","following":false}],"members":[{"type":"team","id":"daf0693188c7d3b6","login":"sd-progwebdataviz","name":"BUT SD - Cours Programmation Web Dataviz","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/9abf99c7291a1bcb0c0549771e1476593088700d797bd36ff146f1e5ff3035e7","tier":"starter_2024","role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":true,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":0,"collection":null,"type":"notebook","body":{"titling":"auto","title":"TP noté 2026-2027","cells":[{"id":1,"value":"# TP noté 2026-2027","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":2,"value":"## *Formula 1 World Championship (1950-2026)*","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":11,"value":"banner","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":3,"value":"⇒ Ce travail est **à effectuer individuellement ou en binôme** et est à rendre pour le **10 décembre 2026** (avant 20h).\n\n⇒ Vous m'enverrez **par email** ([matthieu.viry@cnrs.fr](mailto:matthieu.viry@cnrs.fr)) le lien permettant d'accéder au notebook terminé (je ferais un *fork* de votre notebook le 10/12/2026 à 20h pour sauvegarder l'état actuel du notebook puis le corriger).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":8,"value":"$48","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":16,"value":"$49","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":14,"value":"$4a","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"### 3. Contraintes sur les visualisations\n\nVous devez produire **au moins 5 visualisations** au total, avec :\n- **au moins 4 types de graphiques différents** (par exemple : bar chart,\n line chart, scatter plot, histogramme, box ou violin plot, heatmap, treemap,\n carte, bump chart, Sankey, ...),\n- **au moins 2 visualisations interactive** avec un élément externe au graphique\n (menu déroulant, slider, boutons radio, etc.),\n- **au moins une visualisation encodant 3 variables ou plus**,\n- pour **chaque** visualisation, un paragraphe expliquant votre choix (pourquoi\n ce type de graphique, ce que vous voulez montrer, comment le lire, ses limites).\n\nVous êtes encouragés à croiser plusieurs thématiques. Vous pouvez aussi commenter\ndes observations pour lesquelles vous avez choisi de ne pas faire de graphique.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":13,"value":"### 4. Rendu\n\nUn notebook Observable correctement mis en page :\n- titres de niveaux adaptés et introduction claire,\n- code de préparation et fonctions utilitaires regroupés dans une section dédiée en bas du notebook,\n- graphiques lisibles (titres, axes, unités, légendes, couleurs adaptées).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":12,"value":"### Barème indicatif\n\n| Critère | Points |\n|---|---|\n| Préparation des données | /2 |\n| Présentation des données | /2 |\n| Pertinence des questions et de l'interprétation | /2 |\n| Qualité et variété des visualisations | /10 |\n| *⮡ 10 = 5 x 1.5 (1.5pt par visualisation) + 2.5 (pour interactivité)* | |\n| Justification des choix de visualisation | /2 |\n| Mise en page et lisibilité du notebook | /2 |\n|--|--|\n|Total | /20 |\n\n### Annexes\n\nSource des données : https://www.kaggle.com/datasets/atharvranjan/formula-1-world-championship-1950-present / https://github.com/Arths17/f1-dataset/
\nLicence des données : [CC0: Public domain](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)
\nSource du logo : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:F1.svg","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":7,"value":"

","pinned":false,"hidden":false,"mode":"html","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":4,"value":"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"html","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":5,"value":"addFonts([\n {\n fontFamily: \"Oswald\",\n url: await FileAttachment(\"Oswald-Medium.ttf\").url(),\n style: \"normal\",\n weight: \"normal\",\n stretch: \"normal\"\n },\n {\n fontFamily: \"Roboto\",\n url: await FileAttachment(\"Roboto-Regular.ttf\").url(),\n style: \"normal\",\n weight: \"normal\",\n stretch: \"normal\"\n }\n])","pinned":false,"hidden":true,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":6,"value":"import { addFonts } from 'observable:@jakoblistabarth/load-custom-fonts'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":10,"value":"import { banner } from 'observable:@sd-progwebdataviz/banner-template'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ts","author":"$undefined","summary":"$undefined","tool":"$undefined","providerMetadata":"$undefined","attachments":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W4b","stdlib":"2"}} 47:"$46:body"