Les députés français et l'absentéisme aux scrutins de l'assemblée nationale
Dans ce billet, nous allons extraire les données disponibles sur les scrutins de l'assemblée nationale afin de déterminer quels jours de la semaine sont propice au débat dans l'assemblée et quels jours ne le sont pas.
Récupération des informations¶
Les données qui m'intéressent sont sur la page suivante : http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/%28legislature%29/14.
Téléchargeons le contenu de cette page.
import requests
r = requests.get("http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/%28legislature%29/14")
r
<Response [200]>
Maintenant, passons la page dans le parser BeautifulSoup :
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
Les éléments qui nous intéressent sont les suivants :
- numéro du scrutin
- date du scrutin
- objet du scrutin
- résultats : pour, contre, abstention volontaire
Ces éléments sont dans un grand tableau, que nous allons essayer d'extraire :
elems = soup.select('tbody tr')
len(elems)
100
Chaque élément précédent représente une ligne du tableau. La première ligne du tableau contient par exemple les informations suivantes :
elems[0]
<tr> <td class="denom">1237*</td> <td>10/02/2016</td> <td class="desc">l'ensemble du projet de loi constitutionnelle de protection de la Nation (première lecture). [<a href="http://www.assemblee-nationale.fr/14/dossiers/protection_nation.asp">dossier</a>] [<a href="/scrutins/detail/(legislature)/14/(num)/1237">analyse du scrutin</a>]</td> <td class="pour">317</td> <td class="contre SSO">199</td> <td class="abs SSO">51</td> </tr>
Ecrivons une fonction qui extrait les informations d'une seule ligne.
def extract_information(line):
"""Extrait les informations d'une ligne du tableau des scrutins."""
elems = line.find_all('td')
# numéro de scrutin
num = elems[0].text
# date
date = elems[1].text
# objet
obj = elems[2].text
# pour
pour = int(elems[3].text)
# contre
contre = int(elems[4].text)
# abstention
abstention = int(elems[5].text)
return num, date, obj, pour, contre, abstention
On peut tester cette routine sur la première ligne :
extract_information(elems[0])
('1237*',
'10/02/2016',
"l'ensemble du projet de loi constitutionnelle de protection de la Nation (première lecture). [dossier] [analyse du scrutin]",
317,
199,
51)
Répétons cette extraction pour chaque ligne :
data = [extract_information(line) for line in elems]
Comme on peut le voir, cela marche plutôt bien. Nous allons maintenant traiter ces informations avec pandas.
Utilisation de pandas¶
Nous pouvons directement importer les données précédentes dans un objet dataframe, qui va nous simplifier les démarches :
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=('numero', 'date', 'objet', 'pour', 'contre', 'abstention'))
df.head(10)
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1237* | 10/02/2016 | l'ensemble du projet de loi constitutionnelle ... | 317 | 199 | 51 |
| 1 | 1236 | 09/02/2016 | l'ensemble de l'article premier du projet de l... | 116 | 19 | 11 |
| 2 | 1235 | 09/02/2016 | l'amendement n° 1 du Gouvernement à l'article ... | 132 | 7 | 7 |
| 3 | 1234 | 09/02/2016 | l'amendement n° 2 du Gouvernement à l'article ... | 104 | 34 | 7 |
| 4 | 1233 | 09/02/2016 | l'amendement n° 234 de M. Hamon après l'articl... | 61 | 97 | 3 |
| 5 | 1232 | 09/02/2016 | l'amendement n° 168 de M. Hamon après l'articl... | 67 | 103 | 2 |
| 6 | 1231 | 09/02/2016 | l'article 2 du projet de loi constitutionnelle... | 162 | 148 | 22 |
| 7 | 1230 | 09/02/2016 | le sous-amendement n° 271 de Mme Duflot et les... | 59 | 185 | 25 |
| 8 | 1229 | 09/02/2016 | le sous-amendement n° 250 de M. Goldberg et le... | 77 | 174 | 32 |
| 9 | 1228 | 09/02/2016 | l'amendement n° 50 de M. Schwartzenberg à l'ar... | 64 | 180 | 41 |
A partir de ce tableau, nous pouvons calculer le nombre de d'absents, car il y a 577 députés à l'assemblée nationale.
df['presents'] = df['pour'] + df['contre'] + df['abstention']
df['absents'] = 577 - df.presents
df.head(10)
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1237* | 10/02/2016 | l'ensemble du projet de loi constitutionnelle ... | 317 | 199 | 51 | 567 | 10 |
| 1 | 1236 | 09/02/2016 | l'ensemble de l'article premier du projet de l... | 116 | 19 | 11 | 146 | 431 |
| 2 | 1235 | 09/02/2016 | l'amendement n° 1 du Gouvernement à l'article ... | 132 | 7 | 7 | 146 | 431 |
| 3 | 1234 | 09/02/2016 | l'amendement n° 2 du Gouvernement à l'article ... | 104 | 34 | 7 | 145 | 432 |
| 4 | 1233 | 09/02/2016 | l'amendement n° 234 de M. Hamon après l'articl... | 61 | 97 | 3 | 161 | 416 |
| 5 | 1232 | 09/02/2016 | l'amendement n° 168 de M. Hamon après l'articl... | 67 | 103 | 2 | 172 | 405 |
| 6 | 1231 | 09/02/2016 | l'article 2 du projet de loi constitutionnelle... | 162 | 148 | 22 | 332 | 245 |
| 7 | 1230 | 09/02/2016 | le sous-amendement n° 271 de Mme Duflot et les... | 59 | 185 | 25 | 269 | 308 |
| 8 | 1229 | 09/02/2016 | le sous-amendement n° 250 de M. Goldberg et le... | 77 | 174 | 32 | 283 | 294 |
| 9 | 1228 | 09/02/2016 | l'amendement n° 50 de M. Schwartzenberg à l'ar... | 64 | 180 | 41 | 285 | 292 |
On peut représenter graphiquement les absences :
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('bmh')
df.absents.plot()
plt.xlabel('scrutin')
plt.title("nombre d'absents (sur 577 députés)")
<matplotlib.text.Text at 0x91fd208>
Afin de mieux appréhender cette distribution, regardons l'histogramme des absences :
df.absents.plot(kind='hist', bins=20)
plt.title("histogramme du nombre d'absents")
<matplotlib.text.Text at 0x94ed518>
On observe une distribution étrange : à gauche des scrutins avec peu d'absents (quelques uns), au milieu des scrutins à mi-assemblée (un peu moins) et beaucoup de scrutins avec beaucoup d'absents.
On peut s'intéresser aux dates des scrutins et rajouter l'information du jour de la semaine dans le tableau de données :
df.date = pd.to_datetime(df.date, dayfirst=True)
df.head(10)
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1237* | 2016-02-10 | l'ensemble du projet de loi constitutionnelle ... | 317 | 199 | 51 | 567 | 10 |
| 1 | 1236 | 2016-02-09 | l'ensemble de l'article premier du projet de l... | 116 | 19 | 11 | 146 | 431 |
| 2 | 1235 | 2016-02-09 | l'amendement n° 1 du Gouvernement à l'article ... | 132 | 7 | 7 | 146 | 431 |
| 3 | 1234 | 2016-02-09 | l'amendement n° 2 du Gouvernement à l'article ... | 104 | 34 | 7 | 145 | 432 |
| 4 | 1233 | 2016-02-09 | l'amendement n° 234 de M. Hamon après l'articl... | 61 | 97 | 3 | 161 | 416 |
| 5 | 1232 | 2016-02-09 | l'amendement n° 168 de M. Hamon après l'articl... | 67 | 103 | 2 | 172 | 405 |
| 6 | 1231 | 2016-02-09 | l'article 2 du projet de loi constitutionnelle... | 162 | 148 | 22 | 332 | 245 |
| 7 | 1230 | 2016-02-09 | le sous-amendement n° 271 de Mme Duflot et les... | 59 | 185 | 25 | 269 | 308 |
| 8 | 1229 | 2016-02-09 | le sous-amendement n° 250 de M. Goldberg et le... | 77 | 174 | 32 | 283 | 294 |
| 9 | 1228 | 2016-02-09 | l'amendement n° 50 de M. Schwartzenberg à l'ar... | 64 | 180 | 41 | 285 | 292 |
Rajoutons le jour de la semaine à nos données :
day_mapping = {0: '01-lundi', 1: '02-mardi', 2: '03-mercredi',
3:'04-jeudi', 4: '05-vendredi', 5: '06-samedi', 6: '07-dimanche'}
df['jour'] = [day_mapping[date.dayofweek] for date in df.date]
df.head(10)
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1237* | 2016-02-10 | l'ensemble du projet de loi constitutionnelle ... | 317 | 199 | 51 | 567 | 10 | 03-mercredi |
| 1 | 1236 | 2016-02-09 | l'ensemble de l'article premier du projet de l... | 116 | 19 | 11 | 146 | 431 | 02-mardi |
| 2 | 1235 | 2016-02-09 | l'amendement n° 1 du Gouvernement à l'article ... | 132 | 7 | 7 | 146 | 431 | 02-mardi |
| 3 | 1234 | 2016-02-09 | l'amendement n° 2 du Gouvernement à l'article ... | 104 | 34 | 7 | 145 | 432 | 02-mardi |
| 4 | 1233 | 2016-02-09 | l'amendement n° 234 de M. Hamon après l'articl... | 61 | 97 | 3 | 161 | 416 | 02-mardi |
| 5 | 1232 | 2016-02-09 | l'amendement n° 168 de M. Hamon après l'articl... | 67 | 103 | 2 | 172 | 405 | 02-mardi |
| 6 | 1231 | 2016-02-09 | l'article 2 du projet de loi constitutionnelle... | 162 | 148 | 22 | 332 | 245 | 02-mardi |
| 7 | 1230 | 2016-02-09 | le sous-amendement n° 271 de Mme Duflot et les... | 59 | 185 | 25 | 269 | 308 | 02-mardi |
| 8 | 1229 | 2016-02-09 | le sous-amendement n° 250 de M. Goldberg et le... | 77 | 174 | 32 | 283 | 294 | 02-mardi |
| 9 | 1228 | 2016-02-09 | l'amendement n° 50 de M. Schwartzenberg à l'ar... | 64 | 180 | 41 | 285 | 292 | 02-mardi |
On peut donc désormais calculer des statistiques sur la base de cette information. Par exemple, regarder combien de scrutins ont eu lieu chaque jour de la semaine.
df.groupby('jour').size()
jour 01-lundi 10 02-mardi 38 03-mercredi 21 04-jeudi 21 05-vendredi 10 dtype: int64
On ne voit pas de scrutins le samedi ni le dimanche. Cela semble rassurant. Regardons la moyenne des présents et des absents sur ces jours :
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
df.groupby('jour').mean()['presents'].plot(ax=ax[0], style='-o')
ax[0].set_ylim(0, 577)
ax[0].set_title("moyenne du nombre de présents par jour de la semaine")
df.groupby('jour').mean()['absents'].plot(ax=ax[1], style='-o')
ax[1].set_ylim(0, 577)
ax[1].set_title("moyenne du nombre d'absents par jour de la semaine")
plt.tight_layout()
On voit que le pic d'absents est le vendredi. Calculons le pourcentage d'absentéisme, c'est-à-dire divisons le nombre précédent par 577 députés.
(df.groupby('jour').mean()['absents'] / 577 * 100).plot(style='-o')
plt.title("moyenne du nombre d'absents par jour de la semaine\n(pourcentage de l'assemblée complète)")
plt.ylim(0, 100)
(0, 100)
Dans le graphique précédent, j'ai choisi de mettre l'échelle des ordonnées à 100% afin de montrer à quel point ces chiffres sont loins du 0% d'absents en moyenne.
Nous n'avons travaillé ici que sur des données partielles. Remontons dans le temps et téléchargeons toutes les données disponibles pour faire le travail ici présent.
Récupération de tous les scrutins depuis 2012¶
Pour faire ce travail, une simple boucle sur l'offset des scrutins permet de récupérer les données :
data = []
for offset in range(0, 1300, 100):
url = "http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/{}/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS".format(offset)
print(url)
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
elems = soup.select('tbody tr')
data += [extract_information(line) for line in elems]
http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/0/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/100/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/200/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/300/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/400/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/500/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/600/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/700/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/800/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/900/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/1000/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/1100/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS http://www2.assemblee-nationale.fr/scrutins/liste/(offset)/1200/(legislature)/14/(type)/TOUS/(idDossier)/TOUS
len(data)
1237
On a désormais accès à 1237 scrutins depuis juillet 2012, date de la dernière élection législative.
Construisons le tableau des données détaillées :
df = pd.DataFrame(data, columns=('numero', 'date', 'objet', 'pour', 'contre', 'abstention'))
df['presents'] = df['pour'] + df['contre'] + df['abstention']
df['absents'] = 577 - df.presents
df.date = pd.to_datetime(df.date, dayfirst=True)
df['jour'] = [day_mapping[date.dayofweek] for date in df.date]
Un aperçu de la fin du tableau :
df.tail(10)
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1227 | 10 | 2012-07-19 | l'article 27 du projet de loi de finances rect... | 106 | 52 | 0 | 158 | 419 | 04-jeudi |
| 1228 | 9 | 2012-07-19 | l'amendement n° 477 rect présenté par M. de C... | 24 | 108 | 13 | 145 | 432 | 04-jeudi |
| 1229 | 8 | 2012-07-19 | le sous-amendement n° 547 présenté par M. Bor... | 29 | 119 | 5 | 153 | 424 | 04-jeudi |
| 1230 | 7 | 2012-07-19 | sur l'article 4 du projet de loi de finances r... | 44 | 17 | 3 | 64 | 513 | 04-jeudi |
| 1231 | 6 | 2012-07-19 | L'amendement n° 467 de M. de Courson à l'ar... | 24 | 90 | 0 | 114 | 463 | 04-jeudi |
| 1232 | 5 | 2012-07-18 | l'article 2 du projet de loi de finances recti... | 89 | 64 | 0 | 153 | 424 | 03-mercredi |
| 1233 | 4 | 2012-07-18 | les amendements de suppression de l'alinéa 2 à... | 88 | 177 | 0 | 265 | 312 | 03-mercredi |
| 1234 | 3 | 2012-07-18 | les amendements de suppression de l'article 2 ... | 81 | 178 | 1 | 260 | 317 | 03-mercredi |
| 1235 | 2 | 2012-07-17 | l'article 1er du projet de loi de finances rec... | 61 | 48 | 1 | 110 | 467 | 02-mardi |
| 1236 | 1 | 2012-07-03 | la déclaration de politique générale du gouver... | 302 | 225 | 17 | 544 | 33 | 02-mardi |
Traçons l'histogramme du nombre de présents :
df.presents.plot(kind='hist', bins=20)
plt.title("histogramme du nombre de présents")
plt.xlabel("nombre de députés")
plt.ylabel("nombre de scrutins")
<matplotlib.text.Text at 0xab750b8>
On voit que les députés sont absents, en moyenne, lors des scrutins avec une masse de scrutins avec faible présence, à gauche, et quelques scrutins avec beaucoup de députés.
Un histogramme cumulé permet d'interpréter plus facilement ces données :
df.presents.plot(kind='hist', cumulative=True, bins=100)
plt.title("histogramme cumulé du nombre de présents")
<matplotlib.text.Text at 0xacb3b00>
Ce graphique permet de dire les choses suivants :
- il y a eu plus de 800 scrutins avec moins de 100 députés présents, depuis juillet 2012
- il y a eu plus de 1000 scrutins avec moins de 200 députés présents, depuis juillet 2012
- il y a une centainen de scrutins avec plus de 500 députés présents, depuis juillet 2012
df.presents.mean()
134.749393694422
En moyenne, sur les scrutins depuis juillet 2012, il y a avait 135 députés présents. Soit moins d'un quart de l'assemblée nationale.
On peut également répondre à la question : "quand les scrutins ont-ils lieu ?".
df.groupby('jour').size()
jour 01-lundi 181 02-mardi 280 03-mercredi 233 04-jeudi 295 05-vendredi 174 06-samedi 41 07-dimanche 33 dtype: int64
df.groupby('jour').size().plot(kind='bar')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xae4d748>
Rien d'anormal : les scrutins ont lieu surtout les jours de la semaine, rarement le week-end. Pendant la semaine, ils ont lieu surtout le mardi et le jeudi.
Prochaine question : "quel jour de la semaine y a-t-il le plus d'absents lors des scrutins ?".
df.groupby('jour').mean()[['absents', 'presents']]
| absents | presents | |
|---|---|---|
| jour | ||
| 01-lundi | 516.049724 | 60.950276 |
| 02-mardi | 303.350000 | 273.650000 |
| 03-mercredi | 438.141631 | 138.858369 |
| 04-jeudi | 504.688136 | 72.311864 |
| 05-vendredi | 517.235632 | 59.764368 |
| 06-samedi | 394.829268 | 182.170732 |
| 07-dimanche | 350.424242 | 226.575758 |
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 7))
df.groupby('jour').mean()['presents'].plot(ax=ax[0], style='-o', legend=True)
ax[0].set_ylim(0, 577)
ax[0].set_title("moyenne du nombre de présents par jour de la semaine")
ax[0].plot([0, 6], [577/2, 577/2], '--', label='hémi-hémicycle')
ax[0].legend()
df.groupby('jour').mean()['absents'].plot(ax=ax[1], style='-o', legend=True)
ax[1].set_ylim(0, 577)
ax[1].set_title("moyenne du nombre d'absents par jour de la semaine")
ax[1].plot([0, 6], [577/2, 577/2], '--', label='hémi-hémicycle')
ax[1].legend(loc='lower right')
plt.tight_layout()
On voit donc bien que les députés sont surtout absents lors des scrutins. En effet, en moyenne, on ne remplit jamais l'hémicycle.
On peut également représenter la courbe d'absentéisme en pourcentage :
(df.groupby('jour').mean()['absents'] / 577 * 100).plot(kind='bar', style='-o')
plt.title("moyenne du nombre d'absents par jour de la semaine\n(pourcentage de l'assemblée complète)")
plt.ylim(0, 100)
plt.ylabel("pourcentage de députés absents")
plt.xlabel("jour de la semaine")
<matplotlib.text.Text at 0xa6c9eb8>
Nous avons donc répondu à la question principale qui se posait à nous : pour un scrutin moyen, combien de députés présents dans l'assemblée nationale. Penchons nous maintenant sur d'autres visualisations intéressantes.
Quelques visualisations intéressantes¶
Pour et contre¶
Une première visualisation intéressante vient des votes exprimés en fonction des suffrages. Si on place un point en fonction des votes pour et des votes contre, on obtient ceci :
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
df.plot(ax=ax, kind='scatter', x='pour', y='contre')
plt.plot([0, 577], [0, 577], label='majorité')
plt.legend(loc='upper left')
plt.ylim(-10, 577)
plt.xlim(-10, 577)
(-10, 577)
La droite de la majorité sépare le graphique en deux régions. En particulier, on peut distinguer les régions suivantes :
- la droite horizontale qui passe par 0 : des scrutins où tout le monde est d'accord pour voter pour
- des scrutins autour de (300, 200) : des scrutins assez débattus, mais où il y a une majorité claire
- beaucoup de scrutins avec peu de députés (zone en bas à gauche) : pas de tendance claire
On peut s'intéresser aux scrutins avec une forte participation. En dessinant les points concernants dans le graphe précédent à l'aide d'une autre couleur, on trouve ceci :
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
df.plot(ax=ax, kind='scatter', x='pour', y='contre')
df[df.presents > 500].plot(ax=ax, kind='scatter', x='pour', y='contre', color='Red', s=50, label='> 500 députés')
plt.plot([0, 577], [0, 577], label='majorité')
plt.legend(loc='upper left')
plt.ylim(-10, 577)
plt.xlim(-10, 577)
(-10, 577)
On voit que dans les votes à forte participation, très peu n'ont pas donné lieu à un vote majoritaire pour. Ceci reflète le fait que le parti socialiste dispose d'une majorité à l'assemblée nationale depuis les législatives de 2012.
On peut d'ailleurs s'intéresser au vote à forte participation qui n'a pas donné lieu à une majorité de pour :
df[(df.presents > 500) & (df.contre > df.pour)]
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1180 | 57 | 2012-11-13 | la demande de constitution d'une commission sp... | 207 | 317 | 0 | 524 | 53 | 02-mardi |
Il s'agit de "la demande de constitution d'une commission spéciale présentée par le président du groupe de l'Union pour un mouvement populaire pour l'examen du projet de loi ouvrant le mariage aux couples de personnes de même sexe".
Les thématiques¶
On peut essayer de dresser un tableau comparatif des mots les plus utilisés pour les scrutins de plus de 500 députés participants ainsi que pour les scrutins de moins de 500 députés.
big = df[df.presents > 500]
small = df[df.presents <= 500]
from collections import Counter
def summarize(df):
"""Affiche les mots qui reviennent le plus dans les objets des scrutins."""
c = Counter()
for obj in df['objet']:
c.update(obj.split(' '))
return c.most_common(100)
summarize(big)[:20]
[('de', 242),
('du', 205),
('la', 112),
('scrutin]', 108),
('[analyse', 108),
('[dossier]', 100),
('loi', 99),
('projet', 93),
("l'ensemble", 78),
('à', 53),
('et', 49),
('le', 46),
('lecture).', 42),
('relatif', 38),
('pour', 37),
('des', 37),
('(première', 30),
('', 17),
('conseillers', 17),
('finances', 17)]
summarize(small)[:20]
[('de', 3973),
('du', 2466),
('à', 1290),
('scrutin]', 1129),
('[analyse', 1129),
('[dossier]', 1125),
('loi', 1063),
("l'article", 1053),
('et', 994),
('la', 991),
('projet', 985),
('n°', 984),
("l'amendement", 874),
('M.', 733),
('les', 533),
('amendements', 475),
('identiques', 402),
('des', 324),
('relatif', 323),
('pour', 320)]
Etant donné que beaucoup de mots sont communs ont va prendre l'intersection des mots fréquents et la soustraire aux deux listes de mots pour extraire les mots pertinents :
common = set([item[0] for item in summarize(small)]) & set([item[0] for item in summarize(big)])
common
{'',
'(nouvelle',
'(première',
'2014',
'2014.',
'2015',
'Gouvernement',
'République',
'[analyse',
'[dossier]',
'au',
'aux',
'calendrier',
'conseillers',
'couples',
'de',
'des',
'du',
'délimitation',
'départementales',
'en',
'et',
'financement',
'finances',
"l'article",
"l'élection",
'la',
'le',
'lecture).',
'les',
'loi',
'mariage',
'modernisation',
'modifiant',
'même',
'par',
'personnes',
'portant',
'pour',
'projet',
'proposition',
'publique',
'rectificative',
'relatif',
'relative',
'régionales',
'régions,',
'scrutin]',
'sociale',
'sur',
'système',
'sécurité',
'à',
'élections',
'électoral'}
Ceci nous permet d'obtenir la liste des mots suivants pour les "grands scrutins" :
[(word, freq) for word, freq in summarize(big) \
if word in set([item[0] for item in summarize(big)]) - common]
[("l'ensemble", 78),
('organique', 13),
('programmation', 8),
('avec', 7),
('cumul', 7),
('vie', 7),
('mandat', 7),
('locales', 6),
('application', 6),
('fonctions', 6),
('interdisant', 6),
('(lecture', 6),
('transparence', 6),
('déclaration', 6),
('Constitution).', 6),
('exécutives', 6),
('alinéa', 5),
('départementaux,', 5),
('définitive).', 5),
('municipaux', 5),
('dispositions', 4),
('(1ère', 4),
('député', 3),
('ouvrant', 3),
('réforme', 3),
('49,', 3),
('2013.', 3),
('ou', 3),
('politique', 3),
('2016', 3),
('constitutionnelle', 3),
('diverses', 3),
('économique', 3),
('représentant', 3),
("l'emploi", 3),
('logement', 3),
('années', 3),
('lecture)', 3),
('50-1', 3),
('(en', 3),
('Parlement', 3),
('générale', 3),
('président', 2),
('concernant', 2),
('nomination', 2)]
Et les petits :
[(word, freq) for word, freq in summarize(small) \
if word in set([item[0] for item in summarize(small)]) - common]
[('n°', 984),
("l'amendement", 874),
('M.', 733),
('amendements', 475),
('identiques', 402),
('Mme', 301),
('après', 215),
('Fraysse', 199),
('4', 189),
('sécurisation', 173),
("l'emploi.", 170),
('ouverture', 153),
('premier', 130),
('2', 114),
('sexe.', 109),
('Le', 100),
('sexe', 75),
('1er', 75),
('bis', 73),
('3', 72),
('Fur', 68),
('justice', 65),
('garantissant', 64),
("l'avenir", 64),
('Sénat,', 63),
('Poisson', 59),
('14', 58),
('suppression', 58),
('loi,', 56),
('motion', 55),
('retraites.', 54),
('territoriale', 52),
('avant', 50),
('13', 46),
('visant', 44),
('nouvelle', 40),
('ses', 39),
('organisation', 38),
('collègues', 38),
('adopté', 37),
("l'égalité", 36),
('12', 35),
('unique', 35),
('identique', 35),
('croissance,', 32)]
On retrouve donc des thématiques majeures, comme les lois de programmation, la transparence, le cumul des mandats mais aussi des thématiques que l'on pourrait qualifier de mineures comme le sexe, les retraites, la croissance, Mme Fraysse.
Nombre de scrutins par jour¶
Une autre question que l'on peut se poser est celle du nombre de scrutins par jour. Combien de scrutins par jour donné, en moyenne ?
s = df.groupby('date').size()
s.plot(kind='hist')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xd3cef60>
En général, il y a peu de scrutins par jour, mais il existe des jours exceptionnels :
s.sort_values(ascending=False)
date
2013-04-08 62
2013-04-05 51
2013-02-06 39
2013-04-04 36
2013-02-03 33
2013-02-05 24
2013-02-02 24
2013-10-11 22
2014-06-16 20
2013-02-07 17
2013-10-08 14
2013-11-20 13
2014-07-01 13
2013-02-08 13
2013-04-11 12
2013-02-04 12
2013-04-03 12
2016-02-09 11
2013-10-21 11
2013-07-19 11
2013-03-28 11
2015-03-17 11
2014-10-17 9
2013-04-06 9
2013-02-22 8
2013-03-14 8
2013-06-26 8
2015-02-14 8
2013-12-11 8
2014-05-22 8
..
2015-12-01 1
2015-03-19 1
2015-12-03 1
2015-12-08 1
2016-01-14 1
2016-02-03 1
2015-10-27 1
2013-10-01 1
2015-07-15 1
2015-06-23 1
2015-01-26 1
2015-01-27 1
2015-01-28 1
2015-01-30 1
2015-02-05 1
2015-02-20 1
2015-03-11 1
2015-03-12 1
2015-06-24 1
2015-03-18 1
2015-03-31 1
2015-04-01 1
2015-04-15 1
2015-05-05 1
2015-05-19 1
2015-05-27 1
2015-06-02 1
2015-06-11 1
2015-06-18 1
2012-07-03 1
dtype: int64
Que s'est-il passé en avril 2013 ? Il semblerait qu'il y ait une journée avec 62 scrutins.
df[df.date == '2013-04-08']
| numero | date | objet | pour | contre | abstention | presents | absents | jour | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 757 | 480 | 2013-04-08 | l'amendement n°1 du Gouvernement à l'article 8... | 46 | 21 | 3 | 70 | 507 | 01-lundi |
| 758 | 479 | 2013-04-08 | l'article 18 du projet de loi relatif à la séc... | 49 | 7 | 11 | 67 | 510 | 01-lundi |
| 759 | 478 | 2013-04-08 | l'amendement n°3451 de Mme Fraysse et les amen... | 5 | 52 | 0 | 57 | 520 | 01-lundi |
| 760 | 477 | 2013-04-08 | l'amendement n°2602 de Mme Fraysse et les amen... | 5 | 47 | 3 | 55 | 522 | 01-lundi |
| 761 | 476 | 2013-04-08 | l'article 17 du projet de loi relatif à la sé... | 75 | 8 | 1 | 84 | 493 | 01-lundi |
| 762 | 475 | 2013-04-08 | l'article 16 du projet de loi relatif à la sé... | 55 | 19 | 12 | 86 | 491 | 01-lundi |
| 763 | 474 | 2013-04-08 | l'amendement n°3400 de Mme Fraysse et les amen... | 8 | 60 | 1 | 69 | 508 | 01-lundi |
| 764 | 473 | 2013-04-08 | l'amendement n°3092 de Mme Fraysse et les amen... | 10 | 64 | 0 | 74 | 503 | 01-lundi |
| 765 | 472 | 2013-04-08 | l'amendement n°5045 de Mme Fraysse et les amen... | 9 | 62 | 4 | 75 | 502 | 01-lundi |
| 766 | 471 | 2013-04-08 | l'amendement n°3047 de Mme Fraysse et les amen... | 30 | 47 | 0 | 77 | 500 | 01-lundi |
| 767 | 470 | 2013-04-08 | l'amendement n°5159 de Mme Fraysse et les amen... | 14 | 59 | 0 | 73 | 504 | 01-lundi |
| 768 | 469 | 2013-04-08 | l'amendement n°5433 de M. Robiliard à l'articl... | 19 | 45 | 2 | 66 | 511 | 01-lundi |
| 769 | 468 | 2013-04-08 | l'amendement n°1325 de Mme Fraysse et les amen... | 6 | 43 | 0 | 49 | 528 | 01-lundi |
| 770 | 467 | 2013-04-08 | l'amendement n°2794 de Mme Fraysse et les amen... | 12 | 38 | 2 | 52 | 525 | 01-lundi |
| 771 | 466 | 2013-04-08 | l'amendement n°2758 de Mme Fraysse et les amen... | 8 | 44 | 1 | 53 | 524 | 01-lundi |
| 772 | 465 | 2013-04-08 | l'amendement n°5091 de Mme Fraysse et les amen... | 9 | 34 | 0 | 43 | 534 | 01-lundi |
| 773 | 464 | 2013-04-08 | l'amendement n°3525 de Mme Fraysse et les amen... | 9 | 48 | 2 | 59 | 518 | 01-lundi |
| 774 | 463 | 2013-04-08 | l'amendement n°3102 de Mme Fraysse et les amen... | 6 | 45 | 5 | 56 | 521 | 01-lundi |
| 775 | 462 | 2013-04-08 | l'amendement n°2551 de Mme Fraysse et les amen... | 9 | 45 | 2 | 56 | 521 | 01-lundi |
| 776 | 461 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3639 de Mme Fraysse et les ame... | 8 | 30 | 5 | 43 | 534 | 01-lundi |
| 777 | 460 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2727 de Mme Fraysse et les ame... | 11 | 32 | 3 | 46 | 531 | 01-lundi |
| 778 | 459 | 2013-04-08 | l'article 14 du projet de loi relatif à la séc... | 49 | 0 | 11 | 60 | 517 | 01-lundi |
| 779 | 458 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5418 de M. Vercamer à l'articl... | 55 | 1 | 0 | 56 | 521 | 01-lundi |
| 780 | 457 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5417 de M. Vercamer à l'articl... | 10 | 41 | 2 | 53 | 524 | 01-lundi |
| 781 | 456 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3713 de Mme Fraysse et les ame... | 7 | 43 | 0 | 50 | 527 | 01-lundi |
| 782 | 455 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2686 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 45 | 0 | 49 | 528 | 01-lundi |
| 783 | 454 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1294 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 38 | 0 | 42 | 535 | 01-lundi |
| 784 | 453 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1305 de Mme Fraysse et les ame... | 7 | 34 | 3 | 44 | 533 | 01-lundi |
| 785 | 452 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3764 de Mme Fraysse et les ame... | 5 | 32 | 0 | 37 | 540 | 01-lundi |
| 786 | 451 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2916 (rect.) de Mme Fraysse et... | 7 | 32 | 4 | 43 | 534 | 01-lundi |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 789 | 448 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2308 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 31 | 3 | 38 | 539 | 01-lundi |
| 790 | 447 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2205 de Mme Fraysse et les ame... | 33 | 0 | 2 | 35 | 542 | 01-lundi |
| 791 | 446 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2174 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 27 | 3 | 34 | 543 | 01-lundi |
| 792 | 445 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5250 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 22 | 2 | 28 | 549 | 01-lundi |
| 793 | 444 | 2013-04-08 | l'amendement n° 984 de M. Carpentier à l'artic... | 9 | 17 | 0 | 26 | 551 | 01-lundi |
| 794 | 443 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3276 de Mme Fraysse et les ame... | 11 | 15 | 0 | 26 | 551 | 01-lundi |
| 795 | 442 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2123 de Mme Fraysse et les ame... | 2 | 21 | 4 | 27 | 550 | 01-lundi |
| 796 | 441 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5215 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 21 | 4 | 31 | 546 | 01-lundi |
| 797 | 440 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5146 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 17 | 5 | 28 | 549 | 01-lundi |
| 798 | 439 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1436 de M. Cherpion et les ame... | 4 | 22 | 2 | 28 | 549 | 01-lundi |
| 799 | 438 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2133 de Mme Fraysse et les ame... | 11 | 21 | 2 | 34 | 543 | 01-lundi |
| 800 | 437 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3794 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 18 | 5 | 27 | 550 | 01-lundi |
| 801 | 436 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2093 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 21 | 4 | 31 | 546 | 01-lundi |
| 802 | 435 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2501 de Mme Fraysse et les ame... | 13 | 23 | 0 | 36 | 541 | 01-lundi |
| 803 | 434 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2073 de Mme Fraysse et les ame... | 7 | 18 | 8 | 33 | 544 | 01-lundi |
| 804 | 433 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2023 de Mme Fraysse et les ame... | 9 | 20 | 4 | 33 | 544 | 01-lundi |
| 805 | 432 | 2013-04-08 | l'amendement n° 5011 de Mme Fraysse et les ame... | 9 | 21 | 1 | 31 | 546 | 01-lundi |
| 806 | 431 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1947 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 22 | 0 | 28 | 549 | 01-lundi |
| 807 | 430 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1915 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 23 | 0 | 29 | 548 | 01-lundi |
| 808 | 429 | 2013-04-08 | l'amendement n° 2043 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 19 | 3 | 28 | 549 | 01-lundi |
| 809 | 428 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1483 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 12 | 0 | 18 | 559 | 01-lundi |
| 810 | 427 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1463 de Mme Fraysse et les ame... | 8 | 36 | 0 | 44 | 533 | 01-lundi |
| 811 | 426 | 2013-04-08 | l'amendement n° 4797 de Mme Fraysse et les ame... | 8 | 30 | 0 | 38 | 539 | 01-lundi |
| 812 | 425 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1274 de Mme Fraysse et les ame... | 7 | 26 | 2 | 35 | 542 | 01-lundi |
| 813 | 424 | 2013-04-08 | l'amendement n° 4742 de Mme Fraysse et les ame... | 9 | 22 | 2 | 33 | 544 | 01-lundi |
| 814 | 423 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1264 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 15 | 2 | 23 | 554 | 01-lundi |
| 815 | 422 | 2013-04-08 | l'amendement n° 4679 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 13 | 2 | 21 | 556 | 01-lundi |
| 816 | 421 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1376 de Mme Fraysse et les ame... | 4 | 13 | 2 | 19 | 558 | 01-lundi |
| 817 | 420 | 2013-04-08 | l'amendement n° 1244 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 12 | 2 | 20 | 557 | 01-lundi |
| 818 | 419 | 2013-04-08 | l'amendement n° 3016 de Mme Fraysse et les ame... | 6 | 14 | 0 | 20 | 557 | 01-lundi |
62 rows × 9 columns
On peut relire une partie des échanges de cette journée ici. Il semblerait que ces amendements soient des amendements de cohérence. On peut imaginer le déroulement de cette journée en dessinant les votes au fur et à mesure :
selection = (df.date == '2013-04-08') & df.objet.str.contains('Fraysse')
fig, ax = plt.subplots()
df[selection].plot.line(ax=ax, x='numero', y='pour')
df[selection].plot.line(ax=ax, x='numero', y='contre')
ax.set_xlabel('numéro du scrutin (flèche du temps)')
ax.invert_xaxis()
On imagine bien l'assemblée se remplir au fur et à mesure de la journée du 8 avril. La plupart des amendements proposés par Mme Fraysse ont malheureusement été rejetés, sauf un.
Conclusions¶
Comme on a pu le découvrir dans cette note, des données très riches sont accessibles pour imaginer le travail de l'assemblée nationale. Ce qui est plus difficile, c'est d'en tirer des conclusions solides. On pourra tout de même retenir que l'essentiel des scrutins de l'assemblée ne sont pas suivis par les députés. Seuls les très gros scrutins le sont, et ceux-ci sont généralement adoptés (dans le cadre de la législature actuelle).
