old_contents: # -*- coding: utf-8 -*-
  """
  Created on Tue Aug 18 11:30:44 2015
  
  @author: thomas.douenne
  """
  
  import datetime
  import pandas as pd
  
  from openfisca_france_indirect_taxation.tests import base
  from openfisca_france_indirect_taxation.example.utils_example import graph_builder_line
  
  """Nous simulons les montants de ticpe payés par un ménage selon le type de véhicule dont il dispose
  Nous prenons un ménage dont les dépenses annuelles en carburants s'élèveraient à 1000 euros
  C'est en dessous de la moyenne de nos samples (plutôt autour de 1500)"""
  
  index = range(2000, 2014)
  columns = ['si une essence et une diesel', 'si seulement vehicules diesel', 'si seulement vehicules essence']
  depenses_ticpe_pour_100_euros_carbu = pd.DataFrame(index = index, columns = columns)
  
  for element in columns:
      if element == 'si seulement vehicules essence':
          dies = 0
      else:
          dies = 1
      if element == 'si seulement vehicules diesel':
          ess = 0
      else:
          ess = 1
      for year in range(2000, 2014):
          year = year
          simulation = base.tax_benefit_system.new_scenario().init_single_entity(
              period = year,
              personne_de_reference = dict(
                  birth = datetime.date(year - 40, 1, 1),
                  ),
              menage = dict(
                  consommation_ticpe = 1000,
                  veh_essence = ess,
                  veh_diesel = dies,
                  ),
              ).new_simulation(debug = True)
  
          depenses_ticpe_pour_100_euros_carbu.loc[depenses_ticpe_pour_100_euros_carbu.index == year, element] = \
              simulation.calculate('ticpe_totale')
  
  graph_builder_line(depenses_ticpe_pour_100_euros_carbu)
  
new_contents: # -*- coding: utf-8 -*-
  """
  Created on Tue Aug 18 11:30:44 2015
  
  @author: thomas.douenne
  """
  
  import datetime
  import pandas as pd
  
  from openfisca_france_indirect_taxation.tests import base
  from openfisca_france_indirect_taxation.example.utils_example import graph_builder_line, save_dataframe_to_graph
  
  """Nous simulons les montants de ticpe payés par un ménage selon le type de véhicule dont il dispose
  Nous prenons un ménage dont les dépenses annuelles en carburants s'élèveraient à 1000 euros
  C'est en dessous de la moyenne de nos samples (plutôt autour de 1500)"""
  
  index = range(2000, 2014)
  columns = ['si une essence et une diesel', 'si seulement vehicules diesel', 'si seulement vehicules essence']
  depenses_ticpe_pour_1000_euros_carbu = pd.DataFrame(index = index, columns = columns)
  
  for element in columns:
      if element == 'si seulement vehicules essence':
          dies = 0
      else:
          dies = 1
      if element == 'si seulement vehicules diesel':
          ess = 0
      else:
          ess = 1
      for year in range(2000, 2014):
          year = year
          simulation = base.tax_benefit_system.new_scenario().init_single_entity(
              period = year,
              personne_de_reference = dict(
                  birth = datetime.date(year - 40, 1, 1),
                  ),
              menage = dict(
                  consommation_ticpe = 1000,
                  veh_essence = ess,
                  veh_diesel = dies,
                  ),
              ).new_simulation(debug = True)
  
          depenses_ticpe_pour_1000_euros_carbu.loc[depenses_ticpe_pour_1000_euros_carbu.index == year, element] = \
              simulation.calculate('ticpe_totale')
  
  graph_builder_line(depenses_ticpe_pour_1000_euros_carbu)
  save_dataframe_to_graph(depenses_ticpe_pour_1000_euros_carbu, 'cas_type_1000€_carbu.csv')
  
subject: Change dataframe name and save it as csv