La France des logements sociaux (3D)

➤ Visualiser la carte · La hauteur des hexagones (hexbin) matérialise la surface habitable cumulée.

Données d'entrée & Stack technique

• Données d'entrée : RPLS géolocalisé 2019
• Environnement : cahier Jupyter via Google Colab (Python)
• Principales bibliothèques :
  • Pandas/GeoPandas pour la manipulation de données
  • H3 pour l'indexation spatiale
• Couche cartographique : Mapbox

Code-source & Données de sortie

Contenu principal du répertoire

• resources/notebook.ipynb : le cahier Jupyter utilisé pour manipuler les données
• resources/data.geojson.zip : les données de sortie au format geojson (35 mo)

Format de data.geojson

Chaque feature représente un hexbin (polygone) avec 2 propriétés :

• count : le nombre de logements sociaux
• surface : la surface habitable cumulée en m²

Traitement des données

1. Les données du RPLS, notamment les coordonnées géographiques, sont considérées as-is
2. Nombre initial de logements locatifs sociaux (LLS) dans le RPLS : 5 088 749
3. Nombre de LLS après retraitement des NaN/NaT : 5 076 090
4. Modification des surfaces anormales (?) en leur réaffectant une valeur médiane

5. Recherche et affectation d'un identifiant Hexbin H3 à chaque logement
6. Calcul du nombre de logements et de la surface cumulée (en m²) par Hexbin H3
7. Suppression des Hexbin H3 dont les valeurs paraissent anormales (?)
8. Nombre de LLS après retraitement : 5 007 741

Licence

Le code-source est sous licence MIT, le contenu et les illustrations sous licence CC BY SA 4.0.
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