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
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
Automatiser les tags sur des articles Joomla avec un trigger SQL et Python
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Joomla 4 | MySQL 5.7 | Python 3.9 | Selenium 4.16 |
C'est quand même sympa les tags sur articles Joomla. Ça permet de personnaliser certaines pages, créer des thématiques, des filtres... Ils font aussi office de sous-catégories, mais sans les inconvénients des sous-catégories (plusieurs tags possibles pour un même article). Et en plus, ça attire l'œil, notamment sous les titres ou dans un joli nuage de tags. Bref : moi j'aime bien 😀
Le seul truc relou, c'est que les utilisateurs ne pensent jamais à les mettre, arf !
Du coup je me suis dis : Ok, on va automatiser tout ça ! L'avantage est aussi d'être exhaustif quant à l'utilisation des tags, et ainsi de pouvoir les utiliser dans la logique même de son site.
Ci-dessous un exemple de trigger SQL assignant automatiquement des tags aux articles d'un site Joomla en fonction de leur titre.
Automatiser les tags sur des articles Joomla avec un trigger SQL et Python
Auto submit a form with Python, Selenium and Chromium
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December 15, 2023: warning: the article below is from an old Selenium version. Another article with an example using the last Selenium version (4.16) is available here (go to the bottom)! We do not need the Chromedriver anymore with last Selenium version.
Here a simple Selenium example where we go to fill then submit a form from data previously converted in XML.
I choose XML because this flat format is easy to grab with Python, and it can be created from an Excel file with Access for example. Morever, if the auto-submit crashs during the execution (it is possible even with a good code, depending on the website providing the form), Chromium will stop on the last record and you could remove the begining of the XML before to re-execute the same code (to avoid duplicates).
For those in a hurry (🧐) my code is here on GitHub. But for a full understanding just see below.
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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- 2028
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.
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