start contest of bad data
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b13bd34658
@ -1,68 +1,160 @@
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import geojson
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import pandas as pd
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import dash
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import dash_table
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import requests
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from dash.dash_table.Format import Group
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import dash_html_components as html
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import os
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# Vérifier si le fichier local existe
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local_file = "irve.geojson"
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if not os.path.exists(local_file):
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# Télécharger les données geojson si le fichier local n'existe pas
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url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/7eee8f09-5d1b-4f48-a304-5e99e8da1e26"
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response = requests.get(url)
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with open(local_file, 'w') as f:
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f.write(response.text)
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# Ouvrir le fichier local pour la suite du script
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with open(local_file, 'r') as f:
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data = geojson.load(f)
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# Convertir les données geojson en DataFrame pandas
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df = pd.DataFrame(data['features'])
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# Calcul des mauvaises qualités
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def calcul_mauvaise_qualite(df):
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df['mauvaise_qualite'] = 0
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# Une ligne n'ayant rien dans une des colonnes "id_pdc_itinerance", "telephone_operateur" fait gagner 1 point
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df.loc[(df['properties']['id_pdc_itinerance'] == '') | (
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df['properties']['telephone_operateur'] == ''), 'mauvaise_qualite'] += 1
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# Un texte dans "telephone_operateur" fait gagner 2 points
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df.loc[df['properties']['telephone_operateur'].str.contains(r'\D'), 'mauvaise_qualite'] += 2
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# Si une ligne a les mêmes coordonnées géographiques qu'une autre, on gagne 3 points pour l'opérateur
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df['coordinates'] = df['geometry']['coordinates'].apply(lambda x: tuple(x))
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df['duplicated'] = df.duplicated(subset='coordinates', keep=False)
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df.loc[df['duplicated'], 'mauvaise_qualite'] += 3
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# url = "https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/7eee8f09-5d1b-4f48-a304-5e99e8da1e26"
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import pandas_geojson as pdg
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from pandas import DataFrame
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from pandas_geojson import GeoJSON
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import re
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def load_small_dataset():
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geojson: GeoJSON = pdg.read_geojson('small.geojson')
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df: DataFrame = geojson.to_dataframe()
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# df = clean_geojson_properties(df)
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return df
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df = calcul_mauvaise_qualite(df)
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def clean_geojson_properties(gdf):
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"""Convertit en True et False les valeurs de propriétés qui valent des string "True" ou "False" avec une case mixte.
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Applique la conversion uniquement aux colonnes textuelles."""
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# Compter les mauvaises qualités par opérateur
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operator_counts = df.groupby(df['properties']['nom_amenageur'])['mauvaise_qualite'].sum().reset_index()
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operator_counts.columns = ['nom_amenageur', 'nbre_mauvaise_qualite']
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# Ajouter le nombre de points de recharge par opérateur
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operator_counts['nbre_pdc'] = df.groupby('properties')['nom_amenageur'].size().values
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# Créer le tableau de bord
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app = dash.Dash(__name__)
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app.layout = html.Div([
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html.H1('Trophées de bras cassés de l\'open data'),
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dash_table.DataTable(
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id='table',
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columns=[{'name': i, 'id': i} for i in operator_counts.columns],
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data=operator_counts.to_dict('records')
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PROPERTY_NAMES = (
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"prise_type_ef",
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"prise_type_2",
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"prise_type_combo_ccs",
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"prise_type_chademo",
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"prise_type_autre",
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||||
"gratuit",
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"paiement_acte",
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"paiement_cb",
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||||
"paiement_autre",
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||||
"station_deux_roues",
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||||
"consolidated_is_lon_lat_correct",
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||||
"consolidated_is_code_insee_verified",
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)
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])
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for col_name in PROPERTY_NAMES:
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pattern = r"^(?:true|false)$", re.IGNORECASE
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gdf[col_name] = gdf[col_name].str.match(pattern).replace({True: True, False: False}).astype(bool)
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return gdf
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###
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# les propriétés de chaque point de charge sont:
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# ['nom_amenageur', 'iren_amenageur', 'contact_amenageur', 'properties.nom_operateur', 'contact_operateur', 'telephone_operateur', 'nom_enseigne', 'id_station_itinerance', 'id_station_local', 'nom_station', 'implantation_station', 'adresse_station', 'code_insee_commune', 'coordonneesXY', 'nbre_pdc', 'id_pdc_itinerance', 'id_pdc_local', 'puissance_nominale', 'prise_type_ef', 'prise_type_2', 'prise_type_combo_ccs', 'prise_type_chademo', 'prise_type_autre', 'gratuit', 'paiement_acte', 'paiement_cb', 'paiement_autre', 'tarification', 'condition_acces', 'eservation', 'horaires', 'accessibilite_pmr', 'estriction_gabarit', 'tation_deux_roues', 'raccordement', 'num_pdl', 'date_mise_en_service', 'observations', 'date_maj', 'cable_t2_attache', 'last_modified', 'datagouv_dataset_id', 'datagouv_resource_id', 'datagouv_organization_or_owner', 'created_at', 'consolidated_longitude', 'consolidated_latitude', 'consolidated_code_postal', 'consolidated_commune', 'consolidated_is_lon_lat_correct', 'consolidated_is_code_insee_verified']
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||||
#
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||||
###
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def evaluate_score_of_operators(df):
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||||
operateurs: int = df['properties.nom_amenageur'].value_counts()
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||||
print('score de chaque opérateur:')
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for operateur, count in operateurs.items():
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print(f'- {operateur}: {count} points')
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properties_quality_check = [
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||||
'missing__phone',
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||||
'missing__id_pdc_itinerance',
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||||
'bad_format__telephone_operateur',
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||||
'duplicate__coordinates',
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||||
'missing__puissance_nominale',
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||||
'missing__cable_attached',
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||||
'bad__lon_lat'
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]
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# on crée des colonnes supplémentaires pour stocker les erreurs de chaque type,
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# puis on utilise la fonction groupby pour stocker les erreurs par opérateur.
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# Le résultat est un DataFrame errors_by_operator qui contient
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# le nombre d'erreurs de chaque type pour chaque opérateur.
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def calculate_bad_quality(df):
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df['bad_quality'] = 0
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# Une ligne n'ayant rien dans une des colonnes "id_pdc_itinerance", "telephone_operateur" fait gagner 1 point.
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||||
df['missing__phone'] = df['properties.telephone_operateur'].isnull().astype(int)
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||||
df['missing__id_pdc_itinerance'] = df['properties.id_pdc_itinerance'].isnull().astype(int)
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||||
df['missing__puissance_nominale'] = df['properties.puissance_nominale'].isnull().astype(int)
|
||||
df['missing__cable_attached'] = df['properties.cable_t2_attache'].isnull().astype(int)
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||||
# print(df['properties.consolidated_is_lon_lat_correct'])
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||||
df['bad__lon_lat'] = df['properties.consolidated_is_lon_lat_correct'] == False
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# Un texte dans "telephone_operateur" fait gagner 2 points.
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||||
df['bad_format__telephone_operateur'] = df['properties.telephone_operateur'].apply(
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lambda x: isinstance(x, str)).astype(int)
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||||
# Si une ligne a les mêmes coordonnées géographiques qu'une autre, on gagne 3 points pour l'opérateur.
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df['coordinates'] = df['geometry.coordinates'].apply(lambda x: tuple(x))
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||||
duplicate_coordinates = df[df.duplicated(subset='coordinates', keep=False)]
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||||
df['duplicate__coordinates'] = df['coordinates'].isin(duplicate_coordinates['coordinates']).astype(int)
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||||
# Calcul du score de mauvaise qualité
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df['bad_quality'] = df['missing__phone'] + df['missing__id_pdc_itinerance'] + 2 * df[
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'bad_format__telephone_operateur'] + 3 * df['duplicate__coordinates']
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# Stockage des erreurs par opérateur
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errors_by_operator = df.groupby('properties.nom_amenageur')[
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properties_quality_check
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].sum()
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return df, errors_by_operator
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def render_champions_of_bad_data(df):
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df, errors_by_operator = calculate_bad_quality(df)
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print('* Nombre d\'opérateurs: ', len(df.groupby('properties.nom_amenageur')))
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operateurs = df.groupby('properties.nom_amenageur')['bad_quality'].sum().sort_values(ascending=False)
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||||
champions = operateurs.nlargest(3)
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||||
print('\n* Les champions des bras cassés de l\'open data:')
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||||
for i, (operateur, score) in enumerate(champions.items()):
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||||
if i == 0:
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||||
print(f'** Médaille d\'or: {operateur} avec {score} points de mauvaise qualité')
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||||
elif i == 1:
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||||
print(f'** Médaille d\'argent: {operateur} avec {score} points de mauvaise qualité')
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||||
elif i == 2:
|
||||
print(f'** Médaille de bronze: {operateur} avec {score} points de mauvaise qualité')
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||||
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||||
def render_all_operator(df):
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||||
df, errors_by_operator = calculate_bad_quality(df)
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||||
operateurs = df.groupby('properties.nom_amenageur')['bad_quality'].sum().sort_values(ascending=False)
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||||
champions = operateurs.nlargest(500)
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||||
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||||
print(errors_by_operator)
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||||
print('\n* Les opérateurs:')
|
||||
for i, (operateur, score) in enumerate(champions.items()):
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||||
print('\n** ', operateur, ', ', score, ' points')
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||||
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'bad_format__telephone_operateur',
|
||||
'mauvais numéros de téléphone', operateur)
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'duplicate__coordinates', 'coordonnées GPS dupliquées',
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||||
operateur)
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'missing__id_pdc_itinerance',
|
||||
'Identifiant en itinérance manquant', operateur)
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'missing__phone', 'numéro de téléphone manquant',
|
||||
operateur)
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'missing__puissance_nominale',
|
||||
'puissance nominale manquante', operateur)
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||||
search_bad_property_for_operator(df, errors_by_operator, 'bad__lon_lat',
|
||||
'coordonnées éronnées', operateur)
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||||
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||||
def search_bad_property_for_operator(gdf, errors_by_operator, property_name, error_description, operator_name):
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||||
"""Recherche les occurrences de la mauvaise propriété pour un opérateur donné
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:type operator_name: str
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"""
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||||
counter_bad_lines = errors_by_operator.loc[operator_name, property_name]
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||||
if counter_bad_lines:
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total_lines = len(gdf.loc[gdf['properties.nom_amenageur'] == operator_name])
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if total_lines != 0:
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proportion = (counter_bad_lines / total_lines) * 100
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else:
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proportion = 0
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||||
print(f'- {error_description}:\t{counter_bad_lines}/{total_lines}\t ({proportion:.2f}%)')
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if __name__ == '__main__':
|
||||
app.run_server(debug=True)
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||||
df = load_small_dataset()
|
||||
# evaluate_score_of_operators(df)
|
||||
render_champions_of_bad_data(df)
|
||||
render_all_operator(df)
|
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