Series collection
- from
- 2017-01-01=1,500
- to
- 2017-01-01=1,500
- min:
- 1,500
- max:
- 1,500
- avg:
- 1,500
- σ:
- 0
- from
- 2017-01-01=15,000
- to
- 2017-01-01=15,000
- min:
- 15,000
- max:
- 15,000
- avg:
- 15,000
- σ:
- 0
- from
- 2017-01-01=12,000
- to
- 2017-01-01=12,000
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- 12,000
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- 12,000
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- 12,000
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- 0
- from
- 2017-01-01=20,000
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- 2017-01-01=20,000
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- 20,000
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- 20,000
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- 20,000
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- 0
- from
- 2017-01-01=18,000
- to
- 2017-01-01=18,000
- min:
- 18,000
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- 18,000
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- 18,000
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- 0
- from
- 2017-01-01=15,000
- to
- 2017-01-01=15,000
- min:
- 15,000
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- 15,000
- avg:
- 15,000
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- 0
- from
- 2017-01-01=0.5
- to
- 2017-01-01=0.5
- min:
- 0.5
- max:
- 0.5
- avg:
- 0.5
- σ:
- 0
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 = []
# Majoration, par personne de 65 ans ou enfant membre du foyer fiscal, du plafond des dépenses retenues dans le calcul du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df1 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_additionnel")
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 de base par foyer fiscal pour la première année de bénéfice du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df2 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_base.plafond_annee_1")
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]))
# Plafond de base par foyer fiscal pour les années suivant la première année de bénéfice du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df3 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_base.plafond_annee_supp")
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]))
# Plafond, si présence d'un invalide de 3ème catégorie ou d'un enfant lourdement handicapé au sein du foyer fiscal, des dépenses retenues dans le calcul du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df4 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_invalide")
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]))
# Plafond de dépenses maximal après majoration pour la première année de bénéfice du crédit d'impôt, utilisé dans le calcul du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df5 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_max.plaf_max_annee_1")
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]))
# Plafond de dépenses maximal après majoration pour les années suivant la première année de bénéfice du crédit d'impôt, utilisé dans le calcul du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df6 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.plafond.plafond_max.plaf_max_annee_supp")
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]))
# Taux de l'avantage fiscal du crédit d'impôt pour l'aide à domicile
df7 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.aide_a_domicile.taux")
df7["series_id"] = df7[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df7)
# display(df7)
display(px.line(df7, x="period", y="value", title=df7.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()