Dans l’univers de la data science, les données géospatiales occupent une place stratégique croissante. Elles permettent de modéliser le monde réel, d’analyser des phénomènes localisés et de construire des visualisations interactives à fort impact décisionnel. Que l’on travaille sur l’optimisation logistique, l’analyse environnementale, ou la cartographie interactive, la capacité à manipuler efficacement des données géolocalisées est devenue une compétence clé.
Dans cette documentation, nous allons explorer deux bibliothèques Python incontournables pour la science des données géospatiales : GeoPandas, pour la manipulation analytique, et Folium, pour la visualisation cartographique.
Pourquoi les données géospatiales ?
Les données géospatiales sont des données associées à des coordonnées géographiques. Elles permettent de représenter spatialement des objets ou des phénomènes, et sont fondamentales dans les domaines suivants :
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Analyse urbaine et territoriale
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Modélisation de réseaux de transport
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Suivi d’indicateurs environnementaux
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Cartographie de données socio-économiques
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Visualisation d’infrastructures, de risques, ou de services
Travailler efficacement avec ces données implique non seulement de maîtriser leur structure (points, lignes, polygones, rasters), mais aussi de savoir les croiser avec d’autres jeux de données, les transformer, les agréger et les représenter.
Objectifs de cette documentation
Cette documentation a pour but de vous donner une base solide pour :
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Manipuler des données géospatiales à l’aide de GeoPandas, une extension naturelle de Pandas pour les objets géométriques.
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Créer des visualisations interactives avec Folium, une bibliothèque qui s’appuie sur Leaflet.js pour produire des cartes dynamiques directement dans vos notebooks ou applications web.
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Combiner analyse spatiale et storytelling visuel, pour rendre vos projets de data science géographique à la fois rigoureux et accessibles.
Pourquoi GeoPandas ?
GeoPandas simplifie l’analyse géospatiale en fournissant des objets de haut niveau tels que GeoDataFrame, qui étendent la structure de Pandas pour inclure des géométries (Point, LineString, Polygon, etc.). Elle intègre également les opérations géométriques puissantes de Shapely et les capacités de lecture/écriture de Fiona.
Avec GeoPandas, vous pourrez :
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Lire et écrire des fichiers géospatiaux (
.shp,.geojson, etc.) -
Effectuer des jointures spatiales
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Calculer des distances, des intersections, des buffers
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Travailler avec différents systèmes de projection (CRS)
Pourquoi Folium ?
Folium vous permet de créer facilement des cartes interactives avec Python, sans avoir besoin de maîtriser JavaScript. Il s’agit d’un outil idéal pour :
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Visualiser des données spatiales dynamiquement
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Créer des heatmaps, des clusters de points, des tracés de trajectoires
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Intégrer vos résultats dans des notebooks Jupyter ou des dashboards
Il s’interface naturellement avec GeoPandas, ce qui permet de passer de l’analyse à la visualisation en quelques lignes de code.
Prérequis
Pour suivre cette documentation, vous devez être à l’aise avec :
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Les bases de Python et Pandas
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L’environnement Jupyter Notebook ou un IDE Python
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L’utilisation de fichiers structurés (.csv, .geojson, .shp)
Dans les chapitres suivants, nous aborderons étape par étape les opérations fondamentales avec GeoPandas et la création de visualisations enrichies avec Folium. Préparez-vous à explorer, transformer et cartographier vos données comme un expert.