obrysy powiatów i gmin w Polsce

Obrysy 2478 gmin w PL na podstawie danych z https://gis-support.pl/baza-wiedzy/dane-do-pobrania/ lub http://www.codgik.gov.pl/index.php/darmowe-dane.html lub https://www.geoportal.gov.pl/dane/panstwowy-rejestr-granic Konwersja do formatu KML za pomocą programu ogr2ogr: ogr2ogr -f 'KML' -s_srs epsg:2180 -t_srs EPSG:4326 gminyPL.kml gminy.shp Uwaga1: ponieważ plik ten wielkości nie zostanie w całości zaimportowany np. do GoogleMaps (licencja darmowa) istnieje jego wersja uproszczona w której każdy obrys zredukowany do max 99 punktów

Obrysy 380 powiatów w PL na podstawie danych z https://gis-support.pl/baza-wiedzy/dane-do-pobrania/ lub http://www.codgik.gov.pl/index.php/darmowe-dane.html lub https://www.geoportal.gov.pl/dane/panstwowy-rejestr-granic Konwersja do formatu KML za pomocą programu ogr2ogr: ogr2ogr -f 'KML' -s_srs epsg:2180 -t_srs EPSG:4326 powiatyPL.kml powiaty.shp Uwaga1: ponieważ plik ten wielkości nie zostanie w całości zaimportowany np. do GoogleMaps (licencja darmowa) istnieje jego wersja uproszczona w której każdy obrys zredukowany do max 250 punktów.

geocode

Dnia 19 października 2015 r. zostało opublikowane w Dzienniku Ustaw (poz. 1636) obwieszczenie Ministra Administracji i Cyfryzacji z dnia 4 sierpnia 2015 r. w sprawie wykazu urzędowych nazw miejscowości i ich części

W wykazie uwzględniono 103086 nazw, w tym 915 nazw miast, 6710 nazw części miast, 43068 nazw wsi, 36263 nazwy części wsi, 5132 nazwy osad. [Z czego wynika, że wsi+miast jest 43068 + 915 = 43983 nazw

http://ksng.gugik.gov.pl/urzedowe_nazwy_miejscowosci.php

Wypisz wg województw

perl sum.pl urzedowy_wykaz_nazw_miejscowosci_2015.csv | grep '###' | awkF '{print $2 ";" $3 ";" $4}' > nazwy_woj.csv

Wypisz łącznie dla całej Polski

perl sum.pl urzedowy_wykaz_nazw_miejscowosci_2015.csv | grep '===' | awkF '{print $2 ";" $3 }' > nazwy_pol.csv

grep ";wieś|miasto;" urzedowy_wykaz_nazw_miejscowosci_2015.csv | awkF 'BEGIN {OFS=";"};
{print $1, $2, $3, $4, $5, $6 }' > nazwy_pl.csv

Wypisz pomorskie i zachodnio-pomorskie adresy okręgów wyborczych

awk -F ';' '$2 ~ /^22/ {print $0}' kody_adresy_poprawiony_Coords.csv | wc -l $1453

ręcznie usuwamy statki tj.:

103138;229801;Baltica 103139;229801;Le Quy Don 103140;229901;Oceania

103141;229901;Baltic Beta 103142;229901;LOTOS Petrobaltic

zachodnio-pomorskie

awk -F ';' '$2 ~ /^32/ {print $0}' kody_adresy_poprawiony_Coords.csv >> kody_adresy_poprawiony_Coords_Pomorskie.csv

wc -l kody_adresy_poprawiony_Coords_Pomorskie.csv $2574 kody_adresy_poprawiony_Coords_Pomorskie.csv

adresy zdublowane kończą się na CX;CX;CX

grep -v 'CX;CX' kody_adresy_poprawiony_Coords_BB_Pomorskie.csv | wc -l $2302

grep -v 'CX;CX' kody_adresy_poprawiony_Coords_BB_Pomorskie.csv | grep ROOFTOP | wc -l $1858 ## 80,71%

Kompletnie bez sensu (wskazanie Poland jako obszaru)

awk -F ';' '{ print $(NF-1) }' kody_adresy_poprawiony_Coords_BB_Pomorskie.csv | grep "^Poland$" | wc -l $210 ## 9,12%

lista dziwnych adresów

grep -v 'CX;CX;' kody_adresy_poprawiony_Coords_BB_Pomorskie.csv | awk -F ';' '$(NF-1) == "Poland" { print $0 }'

liczba dziwnych adresów

grep -v 'CX;CX;' kody_adresy_poprawiony_Coords_BB_Pomorskie.csv | awk -F ';' '$(NF-1) == "Poland" { print $0 }' | wc -l $210