Deal flow espaces verts 2018 - 2019

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Ce jeu de données est proposé pour la réalisation d’un projet de module python pour partager une fonction de graphe. Un exemple de ce projet est proposé : td2a_plotting.

from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()

%matplotlib inline

Récupération des données

from ensae_teaching_cs.data import deal_flow_espace_vert_2018_2019
filenames = deal_flow_espace_vert_2018_2019()
filenames

['.\DEAL Flow automatisation 2019.xlsx',
 '.\Jeu de données deal flow 2018.csv']

import pandas
df19 = pandas.read_excel(filenames[0], decimal=',')
df19.head()

	DOMAINE	SOUS_DOMAINE	SOUS_DOMAINE_NIV2	SOUS_DOMAINE_NIV3	DOSSIER_CODE	DOSSIER_OBJET	TIERS NOM	COMMUNE	COMMUNE_X	COMMUNE_Y	DOSSIER_DATE_NOTIFICATION	DOSSIER_DUREE	iOpérationCout	iMontant total
0	D2-Economie Circulaire	2DE-Déchets	2DE.01-Prévention	2DE.01.01-Réemploi/réparation	19OCC0099	Achat et pose de mobilier de seconde vie pour ...	SA HLM CHALETS	Toulouse	1.431672	43.596382	2019-05-28	18.0	197001.00	15864.0
1	D2-Economie Circulaire	2DE-Déchets	2DE.02-Valorisation organique	2DE.02.01-Méthanisation	18BRC0299	BIOGAZ 2018 - Installation d'une unité de méth...	GAEC LA MOTTE COATHUAL	Plouguernével	-3.247116	48.234072	2019-03-06	48.0	1283771.16	160103.0
2	D2-Economie Circulaire	2DE-Déchets	2DE.02-Valorisation organique	2DE.02.01-Méthanisation	18BRC0304	BIOGAZ 2018 - Installation d'une unité de méth...	SAS METHA-GOURHAND	Martigné-Ferchaud	-1.328084	47.828196	2019-03-15	48.0	2073288.45	160417.0
3	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1ER-Energies renouvelables et de récupération ...	1ER.06-Solaire Th.	1ER.06.03-Solaire tertiaire	19COC0041	AAP STCo - Alimentation ECS solaire d'une vill...	MINNA	Zonza	9.266098	41.721407	2019-05-17	18.0	6000.00	3255.0
4	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1ER-Energies renouvelables et de récupération ...	1ER.05-Réseaux de chaleur distribution	1ER.05.02-Extension de Réseaux de chaleur	18RAC0252	AAP AURESEAU 2018 : Extension/densification du...	COMPAGNIE DE CHAUFFAGE INTERCOMMUNALE DE L'AGG...	Grenoble	5.721333	45.182120	NaT	65.0	98123000.00	8674236.0

L’encoding du fichier csv n’est pas évident à deviner. On utilise le module chardet pour cela.

import chardet
with open(filenames[1], 'rb') as f:
    c = f.read()
chardet.detect(c)

{'encoding': 'Windows-1252', 'confidence': 0.729730205381813, 'language': ''}

df18 = pandas.read_csv(filenames[1], encoding="Windows-1252", sep=";", decimal=',')
df18.head()

	DOMAINE	SOUS_DOMAINE	SOUS_DOMAINE_NIV2	SOUS_DOMAINE_NIV3	DOSSIER_CODE	DOSSIER_OBJET	TIERS_NOM	COMMUNE	COMMUNE_X	COMMUNE_Y	DOSSIER_DATE_NOTIFICATION	DOSSIER_DUREE	iNbDossiers	iOpérationCout	iMontantTotal
0	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1BA-Bâtiment	1BA.01-Performance énergétique bâtiment	-	17GAC0007	Construction du groupe scolaire de Calvaire à ...	COMMUNE DE BAIE-MAHAULT	Guadeloupe	-61.539650	16.198191	23/05/2018	36	1	719730.0	20586.0
1	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1BA-Bâtiment	1BA.01-Performance énergétique bâtiment	-	17MAC0054	Lauréat AAP Rénovation Bâtiment - Rénovation é...	SA DE LA RAFFINERIE DES ANTILLES	Fort-de-France	-61.069188	14.641109	07/06/2018	26	1	488813.0	102154.0
2	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1BA-Bâtiment	1BA.01-Performance énergétique bâtiment	-	17REC0125	Projet PREBAT UFR santé	UNIVERSITE DE LA REUNION	La Réunion	55.532483	-21.133114	03/05/2018	36	1	14415686.0	194489.0
3	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1BA-Bâtiment	1BA.01-Performance énergétique bâtiment	-	18GAC0013	AAP BATEX 2017 - Réalisation de l'Hôtel Le Ré...	COMPAGNIE D'EXPLOITATION HOTELIERE DES ABYMES ...	Guadeloupe	-61.539650	16.198191	26/11/2018	36	1	7429000.0	182100.0
4	D1-Energie, changement climatique, qualité de ...	1BA-Bâtiment	1BA.01-Performance énergétique bâtiment	-	18GAC0015	AAP BATEX 2017 - Construction du bâtiment CONF...	ELLAGUA	Guadeloupe	-61.539650	16.198191	27/07/2018	44	1	1418327.0	64511.0

Comparons les colonnes.

df18.columns

Index(['DOMAINE', 'SOUS_DOMAINE', 'SOUS_DOMAINE_NIV2', 'SOUS_DOMAINE_NIV3',
       'DOSSIER_CODE', 'DOSSIER_OBJET', 'TIERS_NOM', 'COMMUNE', 'COMMUNE_X',
       'COMMUNE_Y', 'DOSSIER_DATE_NOTIFICATION', 'DOSSIER_DUREE',
       'iNbDossiers', 'iOpérationCout', 'iMontantTotal'],
      dtype='object')

df19.columns

Index(['DOMAINE', 'SOUS_DOMAINE', 'SOUS_DOMAINE_NIV2', 'SOUS_DOMAINE_NIV3',
       'DOSSIER_CODE', 'DOSSIER_OBJET', 'TIERS NOM', 'COMMUNE', 'COMMUNE_X',
       'COMMUNE_Y', 'DOSSIER_DATE_NOTIFICATION', 'DOSSIER_DUREE',
       'iOpérationCout', 'iMontant total'],
      dtype='object')

Vues dynamiques

On regarde un peu les données.

columns = list(sorted(set(list(df18.columns) +  list(df19.columns)))) + ['montant']

from ipywidgets import interact

@interact(annee=[2018, 2019], column=columns, x=(0, 10000000, 100000))
def show_rows(annee=2018, column='montant', x=100000):
    if annee == 2018:
        if column == 'montant':
            column = 'iMontantTotal'
        return df18[df18[column] >= x].sort_values(column).T
    else:
        if column == 'montant':
            column = 'iMontant total'
        return df19[df19[column] >= x].sort_values(column).T

interactive(children=(Dropdown(description='annee', options=(2018, 2019), value=2018), Dropdown(description='c…

Une carte

On regarde les projets sur la métropole en 2018.

lim_metropole = [-5, 10, 41, 52]

df18_metro = df18[((df18.COMMUNE_X >= lim_metropole[0]) & (df19.COMMUNE_X <= lim_metropole[1]) &
                   (df18.COMMUNE_Y >= lim_metropole[2]) & (df19.COMMUNE_Y <= lim_metropole[3]))]
df18.shape, df18_metro.shape

((1036, 15), (271, 15))

import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(7,7))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
ax.set_extent(lim_metropole)
ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.RIVERS.with_scale('50m'))
ax.add_feature(cfeature.BORDERS.with_scale('50m'), linestyle=':')
ax.scatter(df18_metro.COMMUNE_X, df18_metro.COMMUNE_Y,
           s=df18_metro.iMontantTotal ** 0.5 / 20, alpha=0.5)
ax.set_title('France 2018\ninvestissements verts');