README.md

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pretty_name: Base de Données des Prénoms Français
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- 1M<n<10M
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# Base de Données des Prénoms Français

## Description du Dataset

Cette base de données contient des informations sur les prénoms attribués en France, incluant des données historiques de 1900 à 2023. Elle recense la fréquence d'attribution des prénoms par département, par année de naissance et par sexe.

### Champs de Données

- YOB (Année de Naissance) : Année de naissance
- SEXE : Genre (Masculin/Féminin/Non spécifié)
- PRENOM : Code du prénom original
- PRENOM_COMPLET : Prénom complet

- GEO : Code géographique (départements français)

- GEO_OBJECT : Type de division géographique
- TIME_PERIOD : Année d'observation

- OBS_VALUE : Nombre d'occurrences

## Structure du Dataset

Le jeu de données contient 4563263 lignes et 8 colonnes.

## Création du Dataset

Ce jeu de données a été créé en fusionnant deux datasets distincts :
1. Un dataset principal contenant les fréquences des prénoms
2. Un dataset de métadonnées contenant les correspondances des prénoms

## Informations Complémentaires

- Prénom masculin le plus courant : Jean
- Prénom féminin le plus courant : Marie
- Période couverte : -1 - 2023
- Nombre total de prénoms uniques : 37766

## Source et Méthodologie

Les données proviennent des registres d'état civil français et ont été compilées par département. La base inclut tous les prénoms attribués, avec une attention particulière pour la protection des données personnelles (les prénoms rares sont regroupés).

## Traitement des Données

- Les genres ont été standardisés (Masculin/Féminin/Non spécifié)
- Les valeurs manquantes ont été traitées
- Les formats de données ont été harmonisés
- Les caractères spéciaux ont été normalisés

## Utilisation Suggérée

Ce dataset peut être utilisé pour :
- Analyser l'évolution des prénoms en France
- Étudier les tendances démographiques
- Observer les variations régionales dans le choix des prénoms
- Effectuer des analyses socio-culturelles

## Note sur la Qualité des Données

Les données ont été nettoyées et standardisées. Une attention particulière a été portée à la correction des genres et au traitement des valeurs manquantes.