◍ Atelier Python

import pandas as pd

URL_BOAMP_SIREN_ACHETEURS_DATAGOUV = """https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/8b965b80-6ace-48c5-ac3d-7e2ab3c607a4"""

df = pd.read_parquet(URL_BOAMP_SIREN_ACHETEURS_DATAGOUV)

# Exemple avec le 10 juillet 2025.
# Pour rappel, les dates de parution se trouvent
# à la colonne «B_09_dateParution» du BSA
# et sont livrées en chaînes de caractères sous la forme :
# AAAA/MM/JJ .


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# Soit «df» le Dataframe du BSA chargé sur Datagouv (voir en haut de page)



df2 = (df
    .loc[df.B_09_dateParution.str.contains('2025-07-10'), :]
    .sort_values(by='B_09_dateParution')
    .reset_index(drop=True)
    .copy()
     )

# Remarque:
# Des sélections de dates plus poussées nécessiteront
# de typer la "B_09_dateParution" en objet "datetime". 
# cf. https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_datetime.html