Data management with Python, Pandas, Geopandas, Matplotlib and Openpyxl
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Pandas is an excellent Python librarie to manage data. Matplotlib allows to create advanced charts and Openpyxl is very usefull to read/write Excel files. These 3 tools, combined with other classic Python features, allow to do data analysis and engineering.
First install or check Python and Pip, then the 3 libraries:
pip install pandas pip install matplotlib pip install openpyxl
Data management with Python, Pandas, Geopandas, Matplotlib and Openpyxl
Installer Postgres 15 et son extension GIS sous Windows
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...et afficher quelques données géographiques sous QGIS
Salut toi ! Prêt à bénéficier de toute la puissance de Postgres 15 ? Tu as bien mis ta ceinture de sécurité ?
Maîtrise tes tremblements, bien compréhensibles face à ce déluge de technologies aux performances abyssales, et prépare-toi à entrer dans un monde nouveau, où l'imagination est la seule limite !
🤖🤟🌐💪🧭🐘
Python et l'API Wikipedia
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Récemment j'ai voulu ré-utilisé l'API Wikipedia avec Python. Mais celle-ci avait tellement changé, que ce soit l'API ou l'organisation de la BDD Wikipedia, que mon projet était envahi d'erreurs, que ce soit sur la pertinence des résultats, du fait de DisambiguationError ou d'autres exceptions.PageError...
J'ai donc décidé de revoir complètement ma façon d'utiliser l'API Wikipedia, ci-dessous un petit retour d'expérience.
Ce n'est pas parfait, mais ça permet de maximiser le retour de résultats, de vérifier leur pertinence, de les mettre en forme et d'éviter un certain nombre de messages d'erreur. Et surtout, ça donne une base solide sur laquelle améliorer encore sa façon d'utiliser l'API.
Les versions utilisées sont Python 3.9 et Wikipedia 1.4.
Tutoriel avancé QGIS et Python
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Mots-clefs : interopérabilité Python/QGIS, variable, boucle, fonction, condition, liste, argument, chaîne formatée, fonctions géométriques, création de fichiers, génération de cartes, fonctions cartographiques, fonctions standalone, traitement de données cartographiques, workflow, milieu alpin
Enseignant responsable : Georges Hinot
Pré-requis : une bonne connaissance d'un logiciel SIG supportant Python (QGIS ou ArcGIS par exemple) et des problématiques/besoins/enjeux de la géomatique.
Compétences visées : mettre en place un protocole de développement autour d'une problématique géomatique, de la « re-contextualisation du besoin » jusqu'à l'écriture d'un script Python répondant à ce besoin.
Enjeux du cours : rendre les étudiants autonomes dans la création et l'entretien de scripts « automatisants ». Dans ce type de tâche, l’autonomie consiste à savoir interpréter un besoin humain, ré-interpréter ses propres problématiques de programmation et à écrire/chercher/modifier les blocs de code nécessaires.
Programme pédagogique : initiation aux fondamentaux du langage puis mise en situation (générer des cartes à partir de données géographiques). En plus de la simple automatisation des cartographies, le cours nous donnera l'occasion, toujours en Python, d'utiliser des API, de traiter des données et de mettre en place des modes d'affichages customisés sur QGIS. Selon l'avancée du cours, nous pourrons aussi aborder le mode « standalone » permis par le duo QGIS-Python, la création de plugins QGIS et les possibilités de webmapping/analyse/ingénierie de données permises par Python.
Sources et liens divers :
- Astuces sur PyQGIS, sur ce même site : https://hg-map.fr/pyqgis?showall=1
- Astuces sur PyQGIS en mode standalone, sur ce même site : https://hg-map.fr/standalone-pyqgis?showall=1
- Tutoriel d'initiation à Python dans QGIS3 (débutant) : http://www.qgistutorials.com/fr/docs/3/getting_started_with_pyqgis.html
- Blog spécialisé d'Underdark, aka Anita Graser : https://anitagraser.com/
- Documentation QGIS : https://docs.qgis.org/3.10/en/docs/
- Documentation Python : https://docs.python.org/fr/3/
- Documentation ArcGIS/Python : https://desktop.arcgis.com/search/?q=python&language=fr
- Processing providers and algorithms : https://docs.qgis.org/3.10/en/docs/user_manual/processing_algs/
- OSMDownloader : https://github.com/lcoandrade/OSMDownloader
- QuickOSM : https://github.com/3liz/QuickOSM
- Wikidata : https://www.wikidata.org/
- Landscape Archaeology : https://landscapearchaeology.org/
- AppDividend : https://appdividend.com/
- OpenSourceOptions: https://opensourceoptions.com/
- webgeodatavore : https://webgeodatavore.com/
- QGIS StackExchange : https://gis.stackexchange.com
Tutoriel écrit sur QGIS 3.14 'Py' et Python 3.8, mais j'ai pu constater qu'il fonctionne de façon assez similaire sur des versions précédentes, ainsi que sur QGIS 3.16.
Sur des versions plus récentes comme QGIS 3.2 il semble que certaines API n'aient pas encore été portées (wikipedia et wikidata), mais cela ne posera pas de problème pour 99% du tutoriel.
Quelques regex sur Notepad
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Les expressions régulières (regex) sur Notepad++ sont très pratiques pour standardiser un fichier de données avant import par exemple, récupérer des données, corriger des chaînes particulières, avec des conditions, etc...
Ici quelques astuces propres à mon usage personnel.
Zones de chalandise avec QGIS, Python, l'API ORS et les données OSM, IGN et INSEE
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Nous allons calculer les zones isochrones à 15 minutes des magasins Décathlon français, et les coupler avec les données géographiques de l'IGN croisées avec les données statistiques de l'INSEE.
L'ensemble formera de supposées zones de chalandise des magasins, particulièrement pertinentes car couplées avec de vraies zones isochrones. Nous calculerons aussi la cannibalisation des magasins, ainsi que leur proximité avec des équipements sportifs.
Pour ce faire nous n'utiliserons que des données en open-source, l'API d'openrouteservice, le logiciel libre QGIS et peut-être un peu de code Python.
Mots-clefs : géomarketing, IRIS, INSEE, IGN, OSM, SIG, BDD, traitement de données, SQL, zones de chalandise, indicateur, requête de regroupement, zones isochrones, Python
Enseignants responsables : Georges Hinot
Pré-requis : des notions sur QGIS ou autres SIG, des notions sur Excel ou autres tableurs.
Compétences visées : maîtrise théorique et technique des notions de base du géomarketing (zones isochrones, zones de chalandise, indicateurs, jointures et requêtes de regroupement).
Enjeux du cours : rendre autonome les étudiants sur la recherche et l’usage de données autour de problématiques géomarketing, faire « parler » la donnée, créer des indicateurs, veiller à la pertinence des données représentées.
Programme pédagogique : mise en situation autour d'une commande géomarketing impliquant la récupération, le traitement et la représentation de données. Selon l'avancée du cours, nous irons jusqu'à utiliser des fonctionnalités avancées de QGIS (SQL spatial) et Python (création de zones isochrones via une API et customisation du comportement de QGIS).
Le sommaire de droite et la navigation sous le texte vous permettent de vous déplacer dans ce tutoriel.
Zones de chalandise avec QGIS, Python, l'API ORS et les données OSM, IGN et INSEE
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