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2026-09-22 11:58:57 +02:00
commit e9fa6a7309
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@@ -0,0 +1,18 @@
+import geopandas as gpd
+import os
+
+PATH = '/media/cgeier/SRV/FICHIERS/SITES/SITES GERES/CHAR_CHARVAS/Scientifique-technique/Faune/AMPHIBIENS'
+file = 'Inventaires amphibiens Charvas 2011.xlsx'
+
+
+df = gpd.pd.read_excel(os.path.join(PATH,file))
+df.DATE = df.DATE.replace('\n','',regex=True)
+df["NOM DU POINT D'EAU"] = df["NUMER O DU POINT D'EAU 2"].astype(str)+' - '+df["NOM DU POINT D'EAU"]
+df[['LOCALISATION PRECISE (X)','LOCALISATION PRECISE (Y)']] = df[['LOCALISATION PRECISE (X)','LOCALISATION PRECISE (Y)']].replace({',':'.',' ':'','\n':''},regex=True)
+df['X_93'] = gpd.points_from_xy(df['LOCALISATION PRECISE (X)'],df['LOCALISATION PRECISE (Y)'],crs=27572).to_crs(2154).x
+df['Y_93'] = gpd.points_from_xy(df['LOCALISATION PRECISE (X)'],df['LOCALISATION PRECISE (Y)'],crs=27572).to_crs(2154).y
+
+df.to_excel(os.path.join(PATH,file),index=False)
+
+
+df = gpd.pd.read_excel(os.path.join(PATH,file))
@@ -0,0 +1,22 @@
+import pandas as pd
+from os import path
+from pycen import con_gn
+
+# PARAMS
+PATH = '/home/cgeier/Téléchargements'
+file = 'donnees_ebms_platiere2025.csv'
+
+# READ DATA
+tax = pd.read_sql('SELECT * FROM taxonomie.taxref where cd_nom=cd_ref',con_gn)
+df  = pd.read_csv(path.join(PATH,file),index_col=0)
+
+# MAKE DICTIONARY
+dic_tax_lbno = dict(zip(tax.lb_nom,tax.cd_ref.astype(str)))
+
+# MANIP DATA
+df['cd_ref'] = df['Preferred Species Name'].copy()
+df.replace({'cd_ref':dic_tax_lbno},inplace=True)
+
+df['cd_ref'] = df['cd_ref'].astype(int)
+
+df.to_csv(path.join(PATH,file))
@@ -0,0 +1,60 @@
+import pandas as pd
+from os import path
+from pycen import con_gn
+
+# PARAMS
+PATH = '/media/cgeier/SRV/FICHIERS/OUTILS/CARTOGRAPHIE/ESPACE DE TRAVAIL/SITES/Lone de la Negria/Faune-Flore/Données partenaires/1.Données nettoyées/Golf Club Lyon Faune Flore Oxalis 2021/'
+file = 'Golf Club Lyon Faune Flore Oxalis 2021.csv'
+
+# READ DATA
+tax = pd.read_sql('SELECT * FROM taxonomie.taxref',con_gn)
+df  = pd.read_csv(path.join(PATH,file),index_col=0)
+
+# MAKE DICTIONARY
+dic_tax_comp = dict(zip(tax.nom_complet,tax.cd_ref.astype(str)))
+dic_tax_vali = dict(zip(tax.nom_valide,tax.cd_ref.astype(str)))
+dic_tax_lbno = dict(zip(tax.lb_nom,tax.cd_ref.astype(str)))
+dic_tax_vern = dict(zip(tax.nom_vern,tax.cd_ref.astype(str)))
+
+# MANIP DATA
+df['cd_ref'] = df.NOMCITE.copy()
+df.replace({'cd_ref':dic_tax_comp},inplace=True)
+df.replace({'cd_ref':dic_tax_vali},inplace=True)
+df.replace({'cd_ref':dic_tax_lbno},inplace=True)
+df.replace({'cd_ref':dic_tax_vern},inplace=True)
+
+df['tmp'] = df.COMMENT.str.lower().copy()
+df.tmp.replace({
+    'â':'a',
+    'ê':'e'
+}, regex=True)
+
+df.loc[df.tmp.str.contains("mâle",na=False),'sexe'] = "Mâle"
+df.loc[df.tmp.str.contains("adulte",na=False),'stade_vie'] = "Adulte"
+df.loc[df.tmp.str.contains("imago",na=False),'stade_vie'] = "Imago"
+df.loc[df.tmp.str.contains("larve",na=False),'stade_vie'] = "Larve"
+df.loc[df.tmp.str.contains("tetard",na=False),'stade_vie'] = "Têtard"
+df.loc[df.tmp.str.contains("immature",na=False),'stade_vie'] = "Immature"
+df.loc[df.tmp.str.contains("flor",na=False),'stade_vie'] = "Fleur"
+df.loc[df.tmp.str.contains("cris",na=False),'comportement'] = "Cris"
+df.loc[df.tmp.str.contains("cht",na=False),'comportement'] = "Chant"
+df.loc[df.tmp.str.contains("chant",na=False),'comportement'] = "Chant"
+df.loc[df.tmp.str.contains("transit",na=False),'comportement'] = "Passage en vol"
+df.loc[df.tmp.str.contains("vol",na=False),'comportement'] = "Passage en vol"
+df.loc[df.tmp.str.contains("chasse",na=False),'comportement'] = "Chasse/alimentation"
+df.loc[df.tmp.str.contains("andem",na=False),'comportement'] = "Tandem"
+df.loc[df.tmp.str.contains("ponte",na=False),'obj_denombrement'] = "Ponte"
+
+df.sexe.fillna('Non renseigné', inplace=True)
+df.stade_vie.fillna('Inconnu', inplace=True)
+df.comportement.fillna('Inconnu', inplace=True)
+df.obj_denombrement.fillna('Individu', inplace=True)
+
+df['typ_denombre'] = 'Compté'
+df['etat_bio'] = 'Observé vivant'
+df['tech_obs'] = 'Vu'
+df['OBSE_NOMBR'] = df.OBSE_NOMBR.astype(int)
+df.loc[~df.PRECISGEO.isna(),'precisgeo'] = df[~df.PRECISGEO.isna()].PRECISGEO.astype(int).astype(str)
+
+del df['tmp']
+df.to_csv(path.join(PATH,'Golf Club Lyon Faune Flore Oxalis 2021 (remanié).csv'))