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🌐 [translation-sync] Retire the last references to the retired lecture-python repo #8

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🌐 [translation-sync] Retire the last references to the retired lecture-python repo #8

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54b9490
Update translation: lectures/pandas_panel.md
mmcky Jul 16, 2026
0904594
Update translation: .translate/state/pandas_panel.md.yml
mmcky Jul 16, 2026
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10 changes: 5 additions & 5 deletions .translate/state/pandas_panel.md.yml
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -1,6 +1,6 @@
source-sha: 126eb49056ad1b685638c1820ebb7b4c89cabf89
synced-at: "2026-07-14"
model: claude-opus-4-8
mode: NEW
source-sha: ff16a3ab640afc3527ebc63a4c1670a73e94e956
synced-at: "2026-07-16"
model: claude-sonnet-5
mode: UPDATE
section-count: 6
tool-version: 0.15.0
tool-version: 0.16.1
18 changes: 9 additions & 9 deletions lectures/pandas_panel.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -82,10 +82,10 @@ Des détails supplémentaires seront ajoutés à notre `DataFrame` en utilisant
Nous allons lire un ensemble de données de l'OCDE des salaires minimums réels dans 32
pays et l'assigner Ă  `realwage`.

L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :
L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :

```{code-cell} ipython3
url1 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python/master/source/_static/lecture_specific/pandas_panel/realwage.csv'
url1 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python-programming/main/lectures/_static/lecture_specific/pandas_panel/realwage.csv'
```

```{code-cell} ipython3
Expand Down Expand Up @@ -200,10 +200,10 @@ En utilisant les informations sur les pays de
[WorldData.info](https://www.worlddata.info/downloads/), nous ajouterons
le continent de chaque pays Ă  `realwage_f` avec la fonction `merge`.

L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :
L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :

```{code-cell} ipython3
url2 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python/master/source/_static/lecture_specific/pandas_panel/countries.csv'
url2 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python-programming/main/lectures/_static/lecture_specific/pandas_panel/countries.csv'
```

```{code-cell} ipython3
Expand Down Expand Up @@ -234,7 +234,7 @@ realwage_f.transpose().head()
```

Nous pouvons utiliser une jointure left, right, inner ou outer pour fusionner nos
ensembles de données :
ensembles de données :

* la jointure left n'inclut que les pays de l'ensemble de données de gauche
* la jointure right n'inclut que les pays de l'ensemble de données de droite
Expand Down Expand Up @@ -278,7 +278,7 @@ colonne continent et filtrer le dataframe fusionné
merged[merged['Continent'].isnull()]
```

Nous avons trois valeurs manquantes !
Nous avons trois valeurs manquantes !

Une option pour traiter les valeurs NaN consiste à créer un dictionnaire contenant
ces pays et leurs continents respectifs.
Expand Down Expand Up @@ -508,10 +508,10 @@ D'autres outils qui peuvent ĂȘtre utiles dans l'analyse des donnĂ©es de panel co
Dans ces exercices, vous travaillerez avec un ensemble de données de taux
d'emploi en Europe par Ăąge et par sexe provenant d'[Eurostat](https://ec.europa.eu/eurostat/data/database).

L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :
L'ensemble de données est accessible via le lien suivant :

```{code-cell} ipython3
url3 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python/master/source/_static/lecture_specific/pandas_panel/employ.csv'
url3 = 'https://raw.githubusercontent.com/QuantEcon/lecture-python-programming/main/lectures/_static/lecture_specific/pandas_panel/employ.csv'
```

La lecture du fichier CSV retourne un ensemble de données de panel au format long. Utilisez `.pivot_table()` pour construire
Expand Down Expand Up @@ -626,4 +626,4 @@ plt.show()
```

```{solution-end}
```
```
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