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Ajout de données mobilités

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@@ -19,9 +19,10 @@ base_mobilites = [
# Base des Bornes de Recharge pour Véhicules Électriques
{
"annee": "2024",
"filename" :
"url": "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/eb76d20a-8501-400e-b336-d85724de5435",
"url_data": "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/fichier-consolide-des-bornes-de-recharge-pour-vehicules-electriques/",
"id_reference" : "irve_2024",
"id_reference" : "bornes_elec_2024",
"producteur" : "data.gouv",
"description" : "Répertoire national des Infrastructures de recharge pour véhicules électriques (IRVE),",
},
@@ -33,7 +34,7 @@ base_mobilites = [
"id_reference" : "stations_carburant",
"producteur" : "Ministère de l'Economie",
"description" : "Répertoire des stations services dont le volume de vente à l'année est supérieur à cinq cents mètres cubes (tous produits confondus).",
},
},
# Base des structures de transport en communs
{
"annee": "2024",
@@ -56,7 +57,7 @@ base_mobilites = [
for base_mobilite in base_mobilites:
# pour chaque référence dans la base
print(f"Base mobilités {base_mobilite['annee']} :")
print(f"Base mobilités {base_mobilite['id_reference']} :")
url = base_mobilite["url"]
millesime = base_mobilite["annee"]
try:
@@ -64,7 +65,8 @@ for base_mobilite in base_mobilites:
last_modified = last_modified.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
except Exception:
last_modified = None
file = url.split("/")[-1]
file = base_mobilite["filename"]
print(file)
utilitaires.add_dataset_source(
file,
module,
@@ -77,23 +79,23 @@ for base_mobilite in base_mobilites:
id_reference = base_mobilite['id_reference'])
print('Téléchargement des données de véhicules')
file = requests.get("https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/media/7228/download?inline")
if file.status_code == 200:
# Ouvrir le contenu du fichier ZIP depuis la mémoire
with ZipFile(io.BytesIO(file.content)) as thezip:
for dezip_file in thezip.namelist()[1:]:
name = dezip_file[:-5]
print(name)
with thezip.open(dezip_file) as excel_file:
df_neuf = pd.read_excel(excel_file, sheet_name= 'neuf_annuel', header = 3, dtype = {'code commune' : str})
df_neuf['type_achat'] = 'neuf'
df_occasion = pd.read_excel(excel_file, sheet_name= 'occasion_annuel', header = 3, dtype = {'code commune' : str})
df_occasion['type_achat'] = 'occasion'
df = pd.concat([df_neuf, df_occasion], axis = 0, ignore_index = True)
df['code commune'] = df['code commune'].apply(lambda x : x.zfill(5))
df.to_csv('notebooks/'+name + '.csv', index=False)
else:
print(f"Failed to download file: {response.status_code}")
# print('Téléchargement des données de véhicules')
# file = requests.get("https://www.statistiques.developpement-durable.gouv.fr/media/7228/download?inline")
# if file.status_code == 200:
# # Ouvrir le contenu du fichier ZIP depuis la mémoire
# with ZipFile(io.BytesIO(file.content)) as thezip:
# for dezip_file in thezip.namelist()[1:]:
# name = dezip_file[:-5]
# print(name)
# with thezip.open(dezip_file) as excel_file:
# df_neuf = pd.read_excel(excel_file, sheet_name= 'neuf_annuel', header = 3, dtype = {'code commune' : str})
# df_neuf['type_achat'] = 'neuf'
# df_occasion = pd.read_excel(excel_file, sheet_name= 'occasion_annuel', header = 3, dtype = {'code commune' : str})
# df_occasion['type_achat'] = 'occasion'
# df = pd.concat([df_neuf, df_occasion], axis = 0, ignore_index = True)
# df['code commune'] = df['code commune'].apply(lambda x : x.zfill(5))
# df.to_csv('notebooks/'+name + '.csv', index=False)
# else:
# print(f"Failed to download file: {response.status_code}")
utilitaires.end(f"{module}.py")
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