Ajout explication get() et hashabilité (dictionnaires), reformulation question boucle, correction année 1984, ajout question sur 'in' dans TD, correction syntaxe colonne() et simplification est_magique() (listes/matrices), correction coquille et ajout exercices + correction (structures imbriquées), correction writerow/read_excel/virgules/VilleHero, complétion correction exercices 3-8 (données en table)

données_en_table/PANDAS.md

@@ -13,13 +13,13 @@ import pandas
 Elle nous permet de lire un fichier CSV de manière beaucoup plus rapide :
 
 ```python
-pandas.read_csv('nom_du_fichier.csv' delimiter = ';')
+pandas.read_csv('nom_du_fichier.csv', delimiter = ';')
 ```
 
 Mais également un fichier Excel :
 
 ```python
-pandas.read_excek('nom_de_fichier.xlsx' delimiter = ';')
+pandas.read_excel('nom_du_fichier.xlsx', delimiter = ';')
 ```
 
 On obtient alors un objet caractéristique de cette bibliothèque qu'on appellera *dataframe* et qu'on peut représenter par un tableau de p-uplets nommés (on utilise alors des noms au lieu d'indices).