Carbon

[louisegontier]

Ajout de fonctions permettant de calculer l'empreinte carbone des déplacements à partir des données ADEME

[Mind-the-Cap]

@louisegontier ça m'a l'air de bien marcher !
J'ai corrigé le nom de deux colonnes dans le mapping, sinon cela faisait une erreur.
Peux-tu me confirmer que si je fais la somme de la colonne carbon_emissions du df final, j'ai bien l'empreinte carbone de l'individu sur l'année entière ?
Comme le tirage change à chaque fois, j'ai ajouté deux tests simples qui vérifient que cette somme se situe bien entre 100 et 50 000 kg CO2e par an !
À toi de voir si plus de tests sont nécessaires pour l'instant.

[FlxPo]

C'est moi qui avait commencé à modifier les noms de colonnes du fichier mapping.csv, pour commencer à coller à #26. Mais je n'avais pas finalisé la modification dans le reste du code.

Pour le moment le code utilise les données de la base carbone, mais j'avais aussi proposé du code pour faire des requêtes directement via l'API ADEME dans 82f53bb, plutôt que d'embarquer toute la base.

La fonction prepare_emissions_factors dans https://github.com/mobility-team/mobility/blob/carbon/mobility/parsers/ademe_base_carbone.py permet de créer un fichier ef.csv avec juste les facteurs d'émissions nécessaires.

[louisegontier]

Hello,
J'ai ajouté un exemple d’estimation de l'empreinte carbone mobilité d'une population (population + mobility).
Il me reste encore qques modifs à faire :)
7091d37

[Mind-the-Cap]

Hello @louisegontier. Merci pour tout ce travail ! Quelques petites questions :

• Quelle est la source de cities_category.csv ? Faut-il en prévoir une mise à jour régulière ? Coordonnée avec le module Population de Elioth ?
• Que sont les fichiers .idea qui ont été ajoutées dans le commit add carbon_footprint example ?
• Est-ce qu'on a bien le droit de publier la base carbone v22 ? Pas de restriction de partage ?
• Quelle est la source de [ef.csv](https://github.com/mobility-team/mobility/pull/31/files#diff-98db64cd71d7b2ddcf6a71d20015f1b76aa550a28c24b2af9dc4ba2cd4e0e194) ? Un extrait de la base ?
  Merci par avance pour tes réponses !

[louisegontier]

Hello @Mind-the-Cap

• Pour cities_category je ne retrouve pas la trace de l'origine du fichier mais dans mon souvenir, cela dépendait de la base des unités urbaines de l'INSEE, je vais creuser pour voir si je retrouve le lien.
• Aïe, le .idea je crois qu'il a été généré par pycharm, j'ai pas fait attention de l'ajouter dans le gitignore... => c'est possible de retirer ces fichiers ?
• Pour moi il n'y a pas de restriction de partage car on peut la télécharger librement via ce lien : https://base-empreinte.ademe.fr/donnees/download-data (ce serait possible de faire un téléchargement direct depuis ce lien d'ailleurs ?)
• Oui ef.csv était un extrait de la base, il n'est plus utile à présent => on a le fichier de mapping et la base carbone.

Merci pour ta relecture attentive !

[codecov]

Codecov Report

Merging #31 (737c777) into main (82eb9b3) will increase coverage by 0.53%.
The diff coverage is 100.00%.

❗ Current head 737c777 differs from pull request most recent head 010b660. Consider uploading reports for the commit 010b660 to get more accurate results

@@            Coverage Diff             @@
##             main      #31      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   94.80%   95.33%   +0.53%     
==========================================
  Files          10       13       +3     
  Lines         500      557      +57     
==========================================
+ Hits          474      531      +57     
  Misses         26       26              

Impacted Files	Coverage Δ
mobility/parsers/emp_2019.py	99.47% <ø> (ø)
mobility/carbon_computation.py	100.00% <100.00%> (ø)
mobility/parsers/ademe_base_carbone.py	100.00% <100.00%> (ø)
mobility/safe_sample.py	91.66% <100.00%> (+1.66%)	⬆️
test/parsers/test_ademe_base_carbone_api.py	100.00% <100.00%> (ø)
test/test_trip_sampler.py	100.00% <100.00%> (ø)

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[Mind-the-Cap]

Merci @louisegontier ! J'ai enlevé les .idea ainsi que ce qui concernait ef.csv, puisque ça n'est en effet plus nécessaire. Parfait pour le partage, entre temps l'ADEME a remis ces fichiers explicitement en open data , donc vraiment pas de problème.

J'ai corrigé leur endpoint qui avait changé, j'ai aussi corrigé un problème lié à une montée en version de pandas. La coverage est maintenue au-delà de 95 %, donc on est bien.

J'ai mis à jour le README pour les données, je vous laisse vérifier avec @FlxPo que c'est correct.

Bon pour fusionner pour moi !

[louisegontier]

Hello, pour cities_category.csv, la source est bien celle des unités urbaines de l'INSEE : https://www.insee.fr/fr/information/4802589
Juste le code R (rural) est devenu H (Hors unité urbaine) dans les dernières données mais cela avait bien été pris en compte dans la conversion de l'EMP2019 au format de l'ENTD2008