Pratique de geopandas: données vélib

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Installations préalables :

In [2]:
!pip install pandas fiona shapely pyproj rtree # à faire obligatoirement en premier pour utiliser rtree ou pygeos pour les jointures spatiales
!pip install contextily
!pip install geopandas
In [3]:
import geopandas as gpd

Lire et enrichir des données spatiales

Dans cette partie, nous utiliserons la fonction suivante, qui facilite le téléchargement et le dézippage des données proposées sur data.gouv:

In [4]:
import requests
import tempfile
import zipfile

temporary_location = tempfile.gettempdir()

def download_unzip(url, dirname = tempfile.gettempdir(), destname = "borders"):
  myfile = requests.get(url)
  open(dirname + '/' + destname + '.zip', 'wb').write(myfile.content)
  with zipfile.ZipFile(dirname + '/' + destname + '.zip', 'r') as zip_ref:
      zip_ref.extractall(dirname + '/' + destname)

En effet, on ne dispose ainsi pas des limites des arrondissements parisiens, ce qui appauvrit grandement la carte de Paris. On peut les récupérer directement depuis le site d’open data du grand Paris (cf. tutoriel du chapitre précédent).

Utiliser des données géographiques comme des couches graphiques

Souvent, le découpage communal ne sert qu’en fond de cartes, pour donner des repères. En complément de celui-ci, on peut désirer exploiter un autre jeu de données. On va partir des données de localisation des stations velib, disponibles sur le site d’open data de la ville de Paris et requêtables directement par l’url https://opendata.paris.fr/explore/dataset/velib-emplacement-des-stations/download/?format=geojson&timezone=Europe/Berlin&lang=fr

Jointures spatiales

Les jointures attributaires fonctionnent comme avec un DataFrame pandas. Pour conserver un objet spatial in fine, il faut faire attention à utiliser en premier (base de gauche) l’objet geopandas. En revanche, l’un des intérêts des objets geopandas est qu’on peut également faire une jointure sur la dimension spatiale.

La documentation à laquelle se référer est ici.

Trouver la station la plus proche

Une aide ici

Cet exemple peut également vous aider à comprendre certains concepts :