64 lines
2.0 KiB
Python
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import geopandas as gpd
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from geopandas import GeoDataFrame
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import pandas as pd
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import json
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def convert_string_dict(value):
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if isinstance(value, str):
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try:
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return eval(value)
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except Exception:
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print("Impossible d'évaluer", repr(value))
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return value
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return value
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# Chargement du fichier GeoJSON
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with open('irve.geojson') as file:
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data = json.load(file)
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# Traitement spécial pour les chaines de caractères
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strings = []
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dictionaries = []
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others = []
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for element in data:
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if isinstance(element, str):
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strings.append(element)
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elif isinstance(element, list):
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others.extend(element)
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elif isinstance(element, dict):
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dictionaries.append(element)
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else:
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others.append(element)
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# Application de la fonction de conversion aux chaînes de caractères
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strings = [convert_string_dict(item) for item in strings]
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# Combinaison des éléments identifiés
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data = dictionaries + strings + others
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# Vérification que les entrées ont bien un schéma correct
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assert all(isinstance(entry['geometry'], dict) for entry in data), \
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"Le format du fichier JSON doit comporter des géometries valides (dict)."
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# Transformation en DataFrame GeoPandas
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gdf = gpd.GeoDataFrame.from_features(data)
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# Création d'un nouveau DataFrame vide
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gdf_small = GeoDataFrame(columns=['geometry', 'properties'])
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# Itération sur chaque nom d'aménageur unique
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for name in set(gdf['properties'].apply(lambda x: x.get('nom_amenageur'))):
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# Extraction des lignes correspondantes au nom d'aménageur actuel
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sub_gdf = gdf[gdf['properties'].apply(lambda x: x.get('nom_amenageur')) == name].sample(n=3, random_state=42)
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# Concaténation du sous-DataFrame courant avec les précédents
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if len(gdf_small) > 0:
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gdf_small = pd.concat([gdf_small, sub_gdf], ignore_index=True)
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else:
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gdf_small = sub_gdf
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# Enregistrement du résultat dans un nouveau fichier GeoJSON
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gdf_small.to_file('irve_small.geojson', driver='GeoJSON')
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