🌐 Introduction à la manipulation, l'analyse et la représentation de données spatiales avec Python 📒 🐍

Cette page centralise 4 séances de cours de M2 SIGAT autour de la prise en main de Pandas (https://pandas.pydata.org) et Geopandas (https://geopandas.org) dans l'environnement Python pour la manipulation, l'analyse et la représentation de données géographiques.

Les 4 séances de cours sont structurées autour de 4 notebooks documentés permettant à la fois de comprendre les logiques sous-jacentes et de disposer de syntaxes commentées et fonctionnelles.

Ce cours se base sur Google Collab (https://colab.research.google.com) comme environnement de travail. Cet environnement de travail distribué permet d'écrire et d'exécuter du code Python dans votre navigateur Web. Il offre de nombreux avantages d'un point de vue pédagogique comme aucune configuration requise, un accès gratuit aux GPU comme à des espaces disques et surtout un partage et une documentation facile grâce notamment à des passerelles avec GitHub.

📊 Séance 1 : Introduction à Pandas pour la manipulation de données

• Importer un jeu de données
• Créer un dataframe
• Faire des sélections et des filtres
• Calculer des descriptives basiques
• Faire des agrégations statistiques
• Faire des visualisations de données simple

📒 Notebook https://github.com/bmericskay/GeoPandas/blob/main/S%C3%A9ance_1_(intro_Pandas).ipynb

🌍 Séance 2 : Introduction à GeoPandas pour la manipulation de données spatiales

• Importer un jeu de données spatial
• Créer un geodataframe
• Faire des sélections et des filtres
• Ecrire des jeux de données géographiques
• Calculer des descriptives basiques
• Reprojeter des jeux de données
• Cartographie thématique
• Ajouter des fonds de cartes
• Jointure attributaire
• Calcul d'indicateur
• Regroupement

📒 Notebook https://github.com/bmericskay/GeoPandas/blob/main/Seance2_Manipulation_donnees_spatiales.ipynb

🌐 Séance 3 : Analyse spatiale avancée avec GeoPandas

• Jointure spatiales et agrégations spatiales
• Calcul de distance, de surface et zones tampons
• Opérateur de recouvrement (intersect, difference, union,...)
• Création d'index spatial
• Analyse du plus proche voisin
• Carroyage classique
• Carroyage basé sur le Uber H3

📒 Notebook : https://github.com/bmericskay/GeoPandas/blob/main/Seance3_AnalyseSpatiale.ipynb

🏬 Séance 4 : Mise en application autour de données urbanistiques

• Jointure spatiales et agrégations spatiales
• Opérateur de recouvrement (intersect, difference, union,...)
• Analyses de recouvrement
• Création d'index spatial
• Analyses spatiales à différentes échelles
• Travailleravec un volume important de données (sur un département)
• Mettre en place une chaîne de traitment automatisée et reproductible

📒 Notebook : https://github.com/bmericskay/GeoPandas/blob/main/Seance4_AnalyseSpatiale_Urbanisme.ipynb