Series collection
- from
- 2007-01-01=0.2
- to
- 2007-01-01=0.2
- min:
- 0.2
- max:
- 0.2
- avg:
- 0.2
- σ:
- 0
- from
- 2007-01-01=0.4
- to
- 2007-01-01=0.4
- min:
- 0.4
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- 0.4
- avg:
- 0.4
- σ:
- 0
- from
- 2007-01-01=NA
- to
- 2009-01-01=0.15
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- 0.15
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- 0.15
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- 0.15
- σ:
- 0
- from
- 2007-01-01=NA
- to
- 2009-01-01=0.3
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- 0.3
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- 0.3
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- 0.3
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- 0
- from
- 2007-01-01=NA
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- 2009-01-01=0.1
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- 0.1
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- 0.1
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- 0.1
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- 0
- from
- 2007-01-01=0.2
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- 2011-01-01=0.25
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- 0.2
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- 0.25
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- 0.225
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- 0.025
- from
- 2007-01-01=NA
- to
- 2010-01-01=NA
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- 0.05
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- 0.05
- avg:
- 0.05
- σ:
- 0
- from
- 2007-01-01=NA
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- 2010-01-01=NA
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- 0.15
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- 0.15
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- 0
- from
- 2007=NA
- to
- 2008=0.4
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- 0.4
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- 0.4
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- 0.4
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- 0
- from
- 2007-01-01=500
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- 2007-01-01=500
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- 500
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- 500
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- 500
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- 0
- from
- 2007-01-01=3,750
- to
- 2007-01-01=3,750
- min:
- 3,750
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- 3,750
- avg:
- 3,750
- σ:
- 0
- from
- 2007-01-01=7,500
- to
- 2007-01-01=7,500
- min:
- 7,500
- max:
- 7,500
- avg:
- 7,500
- 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 = []
# Taux spécifique pour le crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df1 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.cas_base.taux_2")
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]))
# Taux appliqué à la première annuité de remboursement pour le crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df2 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.cas_base.taux_applique_premiere_annuite_remboursement")
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 spécifique pour les logements neufs construits ou acquis en 2010 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df3 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2010.taux_2")
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 appliqué à la première annuité de remboursement pour les logements neufs construits ou acquis en 2010 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df4 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2010.taux_applique_premiere_annuite_remboursement")
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 spécifique pour les logements neufs construits ou acquis en 2011 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df5 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2011.taux_2")
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 appliqué à la première annuité de remboursement pour les logements neufs construits ou acquis en 2011 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df6 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2011.taux_applique_premiere_annuite_remboursement")
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 spécifique pour les logements neufs construits ou acquis en 2012 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df7 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2012.taux_2")
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]))
# Taux appliqué à la première annuité de remboursement pour les logements neufs construits ou acquis en 2012 au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df8 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_2012.taux_applique_premiere_annuite_remboursement")
df8["series_id"] = df8[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df8)
# display(df8)
display(px.line(df8, x="period", y="value", title=df8.series_id[0]))
# Taux unique pour les logements à performance énergétique globale élevée au titre du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df9 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.logements_performants_energie.taux_unique")
df9["series_id"] = df9[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df9)
# display(df9)
display(px.line(df9, x="period", y="value", title=df9.series_id[0]))
# Majoration du plafond par enfant à charge du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df10 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.majoration_plafond_par_enfant_charge")
df10["series_id"] = df10[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df10)
# display(df10)
display(px.line(df10, x="period", y="value", title=df10.series_id[0]))
# Plafond de base du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df11 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.plafond_base")
df11["series_id"] = df11[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df11)
# display(df11)
display(px.line(df11, x="period", y="value", title=df11.series_id[0]))
# Plafond pour les personnes handicapées du crédit d'impôt sur les intérêts d'emprunt pour l'habitation principale
df12 = fetch_series("IPP/taxbenefit_tables/impot_revenu.credits_impots.interets_emprunt_habitation_principale.plafond_handicap")
df12["series_id"] = df12[["provider_code", "dataset_code", "series_code"]].agg('/'.join, axis=1)
dfs.append(df12)
# display(df12)
display(px.line(df12, x="period", y="value", title=df12.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()