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J’ai donc modifié le programme enfin d’avoir les mêmes dates que le tableaux faux sur facebook :

Voici donc mon programme :

MyDate=("201701" "201702" "201703" "201704" "201705" "201706" "201707" "201708" "201709" "201710" "201711" "201712" "201801" "201802" "201803" "201804" "201805" "201806" "201807" "201808" "201809" "201810" "201811" "201812" "201901" "201902" "201903" "201904" "201905" "201906" "201907" "201908" "201909" "201910" "201911" "201912" "202001" "202002" "202003" "202004" "202005" "202006" "202007" "202008" "202009")

for TheDate in ${MyDate[@]}; do
  declare sum_$TheDate=0
done
for entry in *.csv
do
  echo "$entry"
  for TheDate in ${MyDate[@]}; do
	touch temp.dat
  	cat $entry | grep -v "sexe" | sed 's/""/"-"/g'| awk -F'\";\"'  '{print substr($7,1, 6)}' | sort -n | uniq -c | grep $TheDate | awk '{print $1}' > temp.dat
  	declare current_$TheDate=$(cat temp.dat)
	varname=current_$TheDate
	varname2=sum_$TheDate
	if [ ${!varname} > 0 ]
  	then
		echo "In file $entry (dead $TheDate) : ${!varname}"
          	let "${varname2}=${!varname2}+${!varname}"
  	fi
   done
done
for TheDate in ${MyDate[@]}; do
	varname=sum_$TheDate
	echo "Sum dead $TheDate : ${!varname} "
done

Voici donc les données Brutes et le temps pour l’exécution du script :

$ time ./find.bash

...

real	41m20,200s
user	66m12,488s
sys	4m47,886s

Mon tableau :

Voici donc les différences avec le tableau sur Facebook :

Bref, Facebook une source intense de désinformation et de tracing marketing. Misère. En plus de cela sur septembre 2019 je ne dois avoir que 80% des données, il doit donc « manquer » presque 8000 noms. L’explication est la suivante :

Il faut bien comprendre que si je prends le mois de Janvier, sur Janvier on avait 81% des données dans le fichier de Janvier. Et au fils du temps les données ont été consolidées de la façon suivante: