Affichage avec GeoPandas

GeoPandas est une extension de Pandas qui facilite la manipulation et l’analyse des données géospatiales. Il permet de charger, manipuler et afficher facilement des données géographiques sous forme de GeoDataFrames, tout en utilisant des structures similaires à celles des DataFrames classiques de Pandas. Cette section explore comment charger et manipuler des données géographiques avec GeoPandas, puis comment les intégrer avec Matplotlib et Seaborn pour une visualisation plus riche.

Chargement et manipulation de données géographiques

GeoPandas simplifie le processus de chargement de fichiers géospatiaux courants comme Shapefiles, GeoJSON, et KML, et permet d’effectuer diverses opérations géospatiales comme la projections de systèmes de coordonnées, la fusion de données spatiales ou encore la création de buffers.

Avec GeoPandas, vous pouvez facilement charger vos données géospatiales dans un GeoDataFrame en utilisant des fonctions comme gpd.read_file(). Une fois vos données chargées, vous pouvez les manipuler de la même manière que vous manipulez un DataFrame Pandas classique, tout en disposant de fonctions géospatiales supplémentaires pour effectuer des opérations comme :

• Intersection de géométries

• Calcul de la superficie ou de la distance

• Union de géométries

• Découpage de données spatiales

Les attributs géométriques comme les polygones, lignes, et points sont accessibles, et vous pouvez facilement filtrer, sélectionner et effectuer des calculs géospatiaux sur vos données.

Intégration avec Matplotlib et Seaborn

Une fois que vous avez manipulé vos données géospatiales, il est important de pouvoir les visualiser efficacement. GeoPandas s’intègre parfaitement avec des bibliothèques de visualisation comme Matplotlib et Seaborn, permettant une visualisation fluide des données géographiques.

• Matplotlib : GeoPandas utilise Matplotlib pour afficher des cartes de base en traçant des géométries géospatiales, telles que des points, lignes et polygones. En utilisant la méthode .plot() de GeoPandas, vous pouvez facilement créer des visualisations géospatiales de vos données, et personnaliser l’apparence des cartes, ajouter des titres, des légendes, ou des annotations. Matplotlib permet également de superposer différentes données géospatiales sur une même carte pour une analyse plus approfondie.

• Seaborn : Bien que Seaborn soit principalement utilisé pour des visualisations statistiques, il peut être utilisé conjointement avec GeoPandas pour créer des visualisations plus complexes, comme des cartes choroplèthes ou des visualisations de relations géospatiales. En combinant les deux, vous pouvez créer des graphiques géospatiaux enrichis, qui montrent non seulement la répartition géographique des données, mais aussi leur distribution statistique sur une carte.