Cartographie
Aide mémoire
La bibliothèque GeoPandas est une bibliothèque qui permet de travailler avec des données cartographiques.
Pour charger la bibliothèque GeoPandas :
import geopandas as gpdLa bibliothèque GeoVizir propose différentes fonctions pour faciliter la réalisation de cartes statistiques.
Pour charger la bibliothèque GeoVizir :
import geovizir as gvzCharger les données géographiques
# naturalearth_lowres est un fichier avec des données géographique pour les pays du monde, ce fichier fait parti des *datasets* (sets de données) inclus dans GeoPandas
df_geo = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) Charger des données statistiques
La fonction get_data() de la bibliothèque GeoVizir permet de récupérer des données statistiques depuis la Banque Mondiale https://donnes.banquemondiale.org. L’argument indicator permet de spécifier l’identifiant de l’indicateur ; l’argument year permet de spécifier l’année.
df_stat = gvz.get_data(indicator='SP.POP.TOTL', year=2020) # Récupère les données de la population par pays pour 2020 Combiner les données
Les données géographiques peuvent être combinées avec d’autres tableaux en utilisant la méthode merge(). On appelle cette combinaison une jointure. Pour combiner deux tableaux, une des colonnes de chaque tableau doit contenir une information identique ; on appelle ça la clé de jointure. L’argument how permet de spécifier le sens de la jointure ; l’argument left_on permet de spécifier le nom de la colonne qui servira de clé de jointure dans le tableau de gauche ; idem pour le tableau de droite avec right_on.
df_map = df_geo.merge(df_stat, how = "left", left_on='iso_a3', right_on='iso3c')Faire une carte
Pour faire une carte à partir d’un tableau GeoPandas on peut utiliser la méthode plot(). L’argument column permet d’indiquer quelle colonne contient l’indicateur à utiliser. L’argument legend permet de controler l’affichage de la légende.
df_map.plot(column='value', legend=True)