Series collection
- from
- 2009-01-01=9
- to
- 2009-01-01=9
- min:
- 9
- max:
- 9
- avg:
- 9
- σ:
- 0
- from
- 2009-01-01=300,000
- to
- 2009-01-01=300,000
- min:
- 300,000
- max:
- 300,000
- avg:
- 300,000
- σ:
- 0
- from
- 2009-01-01=0.25
- to
- 2009-01-01=0.25
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- 0.25
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- 0.25
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- 0.25
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- 0
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- 2012-01-01=0.11
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- 2012-01-01=0.11
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- 0.11
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- 0
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- 2011-01-01=0.18
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- 2011-01-01=0.18
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- 0.18
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- 0.18
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- 0.18
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- 0
- from
- 2011-01-01=0.2
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- 2011-01-01=0.2
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- 0.2
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- 0.2
- σ:
- 0
Series code | 2009-01-01 | 2011-01-01 | 2012-01-01 |
---|---|---|---|
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.duree] | 9 | - | - |
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.plafond] | 300000 | - | - |
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux] | 0.25 | - | - |
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux11] | - | - | 0.11 |
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux18] | - | 0.18 | - |
[impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux20] | - | 0.2 | - |
This Python snippet uses the DBnomics Python client to download the series of your cart and plot each of them with a line chart.
This is a starting point that you can customize. Plotly is used here, however any other chart library can be used.
You can start by copying it to a Jupyter Notebook , for example.
If you add series to your cart, you will need to copy-paste the new lines of the source code.
import plotly.express as px
import pandas as pd
from dbnomics import fetch_series
dfs = []
# Nombre d'années sur lesquelles s'étalent la réduction d'impôt "Censi-Bouvard" pour l'investissement locatif meublé exercé à titre non professionnel dans certaines résidences (2009-)
df1 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.duree")
df1["series_id"] = df1[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df1)
# display(df1)
display(px.line(df1, x="period", y="value", title=df1.series_id[0]))
# Plafond du prix de revient du logement pour la réduction d'impôt "Censi-Bouvard"
df2 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.plafond")
df2["series_id"] = df2[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df2)
# display(df2)
display(px.line(df2, x="period", y="value", title=df2.series_id[0]))
# Taux de la réduction d'impôt "Censi-Bouvard" pour l'investissement locatif meublé exercé à titre non professionnel dans certaines résidences acquises en 2009 et 2010
df3 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux")
df3["series_id"] = df3[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df3)
# display(df3)
display(px.line(df3, x="period", y="value", title=df3.series_id[0]))
# Taux de la réduction d'impôt "Censi-Bouvard" pour l'investissement locatif meublé exercé à titre non professionnel dans certaines résidences acquises à compter de 2012
df4 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux11")
df4["series_id"] = df4[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df4)
# display(df4)
display(px.line(df4, x="period", y="value", title=df4.series_id[0]))
# Taux de la réduction d'impôt "Censi-Bouvard" pour l'investissement locatif meublé exercé à titre non professionnel dans certaines résidences acquises en 2011
df5 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux18")
df5["series_id"] = df5[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df5)
# display(df5)
display(px.line(df5, x="period", y="value", title=df5.series_id[0]))
# Taux de la réduction d'impôt "Censi-Bouvard" pour l'investissement locatif meublé exercé à titre non professionnel dans certaines résidences acquises en 2011 avec promesse d'achat en 2010
df6 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.calcul_reductions_impots.location_meublee.taux20")
df6["series_id"] = df6[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df6)
# display(df6)
display(px.line(df6, x="period", y="value", title=df6.series_id[0]))
df_all = pd.concat(dfs)
fig = px.line(df_all, x="period", y="value", color="series_code", title="All the cart")
fig.update_layout(legend={"xanchor": "right", "yanchor": "bottom"})
fig.show()