Premières manipulations de données spatiales

Dans ce notebook, nous allons apprendre à lire, écrire, merger et aggréger des données spatiales.

# sphinx_gallery_thumbnail_number = 1
import os
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import config

Ouverture des données

Les données attributaires proviennent du recensement de la population de 2017. La base commune contient la population communale, PTOT (et par arrondissement pour Paris, Lyon et Marseille). Attention, les données sont en géographie 2019.

population = pd.read_csv(os.getenv("URL_DATA_COMMUNES"), sep=";", dtype={'DEPCOM':str})
population.head(2)

	DEPCOM	COM	PMUN	PCAP	PTOT
0	01001	L' Abergement-Clémenciat	776	18	794
1	01002	L' Abergement-de-Varey	248	1	249

On ouvre le fond des communes et on lui rajoute les arrondissements.

commune = gpd.read_file(os.getenv("URL_GEOJSON_COMMUNES"))
armf = gpd.read_file(os.getenv("URL_GEOJSON_ARMF"))
armf['dep'] = armf.code.str.slice(0,3) # il manque le numèro de département dans le fond armf
commune = commune.append(armf, sort=False)

Jointure des données

La jointure entre les deux tables s’opère simplement à l’aide de la fonction gpd.merge().

pop_com = commune.merge(population, left_on='code', right_on='DEPCOM')

On peut afficher une carte de densité en quelques lignes de code en recourant à la fonction gpd.plot().

pop_com['densite'] = pop_com.PTOT / pop_com.geometry.area * 1000000
ax = pop_com.plot('densite',legend=True, scheme='quantiles', cmap='OrRd', figsize=(10,10))

Aggregation des données pour produire des données départementales et régionales

L’aggrégation des données spatiales s’effectue à l’aide de la fonction gpd.dissolve() qui repose sur la méthode groupby de pandas. aggfunc définit la fonction a appliqué aux données attributaires.

Carte au niveau départemental

pop_dep = pop_com.dissolve(by='dep', aggfunc='sum', as_index=False)
pop_dep['densite'] = pop_dep.PTOT / pop_dep.geometry.area * 1000000
ax = pop_dep.plot('densite',legend=True, scheme='quantiles', figsize=(10,10),cmap='OrRd')

Carte au niveau régional

pop_reg = pop_com.dissolve(by='reg', aggfunc='sum', as_index=False)
pop_reg['densite'] = pop_reg.PTOT / pop_reg.geometry.area * 1000000
ax = pop_reg.plot('densite',legend=True, scheme='quantiles', figsize=(10,10),cmap='OrRd')