Commit 4ecbec2dd91d9736cb88d5dca0fc2ef89163afa9

Authored by Jordi Inglada
1 parent 30fcf57d
Exists in master

Fusion avec overlay

Showing 1 changed file with 1908 additions and 0 deletions   Show diff stats
notebook/zonal_stats.org 0 → 100644
... ... @@ -0,0 +1,1908 @@
  1 +#+TITLE: Construction d'un data frame avec les stats zonales
  2 +#+AUTHOR: Jordi Inglada
  3 +#+LANGUAGE: fr
  4 +
  5 +* Init
  6 +
  7 +Petit bout de python vide pour initialiser la session. Ca permet d'avoir la version de python utilisée
  8 +#+begin_src python :results output :session :exports code
  9 +#+end_src
  10 +
  11 +#+RESULTS:
  12 +: Python 3.7.1 (default, Oct 23 2018, 19:19:42)
  13 +: [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
  14 +: Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  15 +: >>> python.el: native completion setup loaded
  16 +
  17 +
  18 +* Import des fichiers dans des DF
  19 +
  20 +Les fichiers shape avec les stats sont
  21 +
  22 +#+begin_src python :results none :session :exports code
  23 +zs_dir='/work/OT/theia/oso/jordi/maassp_data'
  24 +zs_rf1=zs_dir+'/zonal_stats_refl_1.shp'
  25 +zs_rf2=zs_dir+'/zonal_stats_refl_2.shp'
  26 +zs_dem=zs_dir+'/zonal_stats_dem.shp'
  27 +zs_mask=zs_dir+'/zonal_stats_mask.shp'
  28 +#+end_src
  29 +
  30 +Lire les fichiers dans un DF pandas
  31 +
  32 +#+begin_src python :results output :session :exports code
  33 +import geopandas as gp
  34 +df_rf1 = gp.read_file(zs_rf1)
  35 +df_rf2 = gp.read_file(zs_rf2)
  36 +df_dem = gp.read_file(zs_dem)
  37 +df_mask = gp.read_file(zs_mask)
  38 +print(len(df_rf1))
  39 +print(len(df_rf2))
  40 +print(len(df_dem))
  41 +print(len(df_mask))
  42 +#+end_src
  43 +
  44 +#+RESULTS:
  45 +: 85275
  46 +: 85275
  47 +: 85126
  48 +: 85275
  49 +
  50 +Il paraît que le fichier de DEM a perdu quelques polygones?
  51 +
  52 +* Fusion dans un seul DF
  53 +
  54 +On utilise overlay avec intersection
  55 +
  56 +#+begin_src python :results output :session :exports code
  57 +res_intersection = gp.overlay(df_rf1, df_mask, how='identity')
  58 +#+end_src
  59 +
  60 +#+RESULTS:
  61 +
  62 +#+begin_src python :results output :session :exports code
  63 +print(len(df_rf1.columns))
  64 +print(len(df_mask.columns))
  65 +print(len(res_intersection.columns))
  66 +#+end_src
  67 +
  68 +#+RESULTS:
  69 +: 1446
  70 +: 298
  71 +: 1743
  72 +
  73 +Pandas renomme les colonnes qui ont le mm nom dans les 2 DF
  74 +#+begin_src python :results output :session :exports code
  75 +for c in res_intersection.columns:
  76 + print(c)
  77 +#+end_src
  78 +
  79 +#+RESULTS:
  80 +#+begin_example
  81 +CODE_CULTU_1
  82 +SURF_ADM_1
  83 +SEMENCE_1
  84 +BIO_1
  85 +MARAICHAGE_1
  86 +TLENQ_1
  87 +CODUTISOL_1
  88 +LIBCULTURE_1
  89 +count_1
  90 +mean_0_1
  91 +stdev_0_1
  92 +min_0_1
  93 +max_0_1
  94 +mean_1_1
  95 +stdev_1_1
  96 +min_1_1
  97 +max_1_1
  98 +mean_2_1
  99 +stdev_2_1
  100 +min_2_1
  101 +max_2_1
  102 +mean_3_1
  103 +stdev_3_1
  104 +min_3_1
  105 +max_3_1
  106 +mean_4_1
  107 +stdev_4_1
  108 +min_4_1
  109 +max_4_1
  110 +mean_5_1
  111 +stdev_5_1
  112 +min_5_1
  113 +max_5_1
  114 +mean_6_1
  115 +stdev_6_1
  116 +min_6_1
  117 +max_6_1
  118 +mean_7_1
  119 +stdev_7_1
  120 +min_7_1
  121 +max_7_1
  122 +mean_8_1
  123 +stdev_8_1
  124 +min_8_1
  125 +max_8_1
  126 +mean_9_1
  127 +stdev_9_1
  128 +min_9_1
  129 +max_9_1
  130 +mean_10_1
  131 +stdev_10_1
  132 +min_10_1
  133 +max_10_1
  134 +mean_11_1
  135 +stdev_11_1
  136 +min_11_1
  137 +max_11_1
  138 +mean_12_1
  139 +stdev_12_1
  140 +min_12_1
  141 +max_12_1
  142 +mean_13_1
  143 +stdev_13_1
  144 +min_13_1
  145 +max_13_1
  146 +mean_14_1
  147 +stdev_14_1
  148 +min_14_1
  149 +max_14_1
  150 +mean_15_1
  151 +stdev_15_1
  152 +min_15_1
  153 +max_15_1
  154 +mean_16_1
  155 +stdev_16_1
  156 +min_16_1
  157 +max_16_1
  158 +mean_17_1
  159 +stdev_17_1
  160 +min_17_1
  161 +max_17_1
  162 +mean_18_1
  163 +stdev_18_1
  164 +min_18_1
  165 +max_18_1
  166 +mean_19_1
  167 +stdev_19_1
  168 +min_19_1
  169 +max_19_1
  170 +mean_20_1
  171 +stdev_20_1
  172 +min_20_1
  173 +max_20_1
  174 +mean_21_1
  175 +stdev_21_1
  176 +min_21_1
  177 +max_21_1
  178 +mean_22_1
  179 +stdev_22_1
  180 +min_22_1
  181 +max_22_1
  182 +mean_23_1
  183 +stdev_23_1
  184 +min_23_1
  185 +max_23_1
  186 +mean_24_1
  187 +stdev_24_1
  188 +min_24_1
  189 +max_24_1
  190 +mean_25_1
  191 +stdev_25_1
  192 +min_25_1
  193 +max_25_1
  194 +mean_26_1
  195 +stdev_26_1
  196 +min_26_1
  197 +max_26_1
  198 +mean_27_1
  199 +stdev_27_1
  200 +min_27_1
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  202 +mean_28_1
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  206 +mean_29_1
  207 +stdev_29_1
  208 +min_29_1
  209 +max_29_1
  210 +mean_30_1
  211 +stdev_30_1
  212 +min_30_1
  213 +max_30_1
  214 +mean_31_1
  215 +stdev_31_1
  216 +min_31_1
  217 +max_31_1
  218 +mean_32_1
  219 +stdev_32_1
  220 +min_32_1
  221 +max_32_1
  222 +mean_33_1
  223 +stdev_33_1
  224 +min_33_1
  225 +max_33_1
  226 +mean_34_1
  227 +stdev_34_1
  228 +min_34_1
  229 +max_34_1
  230 +mean_35_1
  231 +stdev_35_1
  232 +min_35_1
  233 +max_35_1
  234 +mean_36_1
  235 +stdev_36_1
  236 +min_36_1
  237 +max_36_1
  238 +mean_37_1
  239 +stdev_37_1
  240 +min_37_1
  241 +max_37_1
  242 +mean_38_1
  243 +stdev_38_1
  244 +min_38_1
  245 +max_38_1
  246 +mean_39_1
  247 +stdev_39_1
  248 +min_39_1
  249 +max_39_1
  250 +mean_40_1
  251 +stdev_40_1
  252 +min_40_1
  253 +max_40_1
  254 +mean_41_1
  255 +stdev_41_1
  256 +min_41_1
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  258 +mean_42_1
  259 +stdev_42_1
  260 +min_42_1
  261 +max_42_1
  262 +mean_43_1
  263 +stdev_43_1
  264 +min_43_1
  265 +max_43_1
  266 +mean_44_1
  267 +stdev_44_1
  268 +min_44_1
  269 +max_44_1
  270 +mean_45_1
  271 +stdev_45_1
  272 +min_45_1
  273 +max_45_1
  274 +mean_46_1
  275 +stdev_46_1
  276 +min_46_1
  277 +max_46_1
  278 +mean_47_1
  279 +stdev_47_1
  280 +min_47_1
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  294 +mean_51_1
  295 +stdev_51_1
  296 +min_51_1
  297 +max_51_1
  298 +mean_52_1
  299 +stdev_52_1
  300 +min_52_1
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  302 +mean_53_1
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  304 +min_53_1
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  306 +mean_54_1
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  314 +mean_56_1
  315 +stdev_56_1
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  322 +mean_58_1
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  326 +mean_59_1
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  330 +mean_60_1
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  334 +mean_61_1
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  338 +mean_62_1
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  342 +mean_63_1
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  346 +mean_64_1
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  350 +mean_65_1
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  354 +mean_66_1
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  358 +mean_67_1
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  360 +min_67_1
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  362 +mean_68_1
  363 +stdev_68_1
  364 +min_68_1
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  366 +mean_69_1
  367 +stdev_69_1
  368 +min_69_1
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  370 +mean_70_1
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  372 +min_70_1
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  374 +mean_71_1
  375 +stdev_71_1
  376 +min_71_1
  377 +max_71_1
  378 +mean_72
  379 +stdev_72
  380 +min_72
  381 +max_72
  382 +mean_73
  383 +stdev_73
  384 +min_73
  385 +max_73
  386 +mean_74
  387 +stdev_74
  388 +min_74
  389 +max_74
  390 +mean_75
  391 +stdev_75
  392 +min_75
  393 +max_75
  394 +mean_76
  395 +stdev_76
  396 +min_76
  397 +max_76
  398 +mean_77
  399 +stdev_77
  400 +min_77
  401 +max_77
  402 +mean_78
  403 +stdev_78
  404 +min_78
  405 +max_78
  406 +mean_79
  407 +stdev_79
  408 +min_79
  409 +max_79
  410 +mean_80
  411 +stdev_80
  412 +min_80
  413 +max_80
  414 +mean_81
  415 +stdev_81
  416 +min_81
  417 +max_81
  418 +mean_82
  419 +stdev_82
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  422 +mean_83
  423 +stdev_83
  424 +min_83
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  426 +mean_84
  427 +stdev_84
  428 +min_84
  429 +max_84
  430 +mean_85
  431 +stdev_85
  432 +min_85
  433 +max_85
  434 +mean_86
  435 +stdev_86
  436 +min_86
  437 +max_86
  438 +mean_87
  439 +stdev_87
  440 +min_87
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  442 +mean_88
  443 +stdev_88
  444 +min_88
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  446 +mean_89
  447 +stdev_89
  448 +min_89
  449 +max_89
  450 +mean_90
  451 +stdev_90
  452 +min_90
  453 +max_90
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  458 +mean_92
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  462 +mean_93
  463 +stdev_93
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  465 +max_93
  466 +mean_94
  467 +stdev_94
  468 +min_94
  469 +max_94
  470 +mean_95
  471 +stdev_95
  472 +min_95
  473 +max_95
  474 +mean_96
  475 +stdev_96
  476 +min_96
  477 +max_96
  478 +mean_97
  479 +stdev_97
  480 +min_97
  481 +max_97
  482 +mean_98
  483 +stdev_98
  484 +min_98
  485 +max_98
  486 +mean_99
  487 +stdev_99
  488 +min_99
  489 +max_99
  490 +mean_100
  491 +stdev_100
  492 +min_100
  493 +max_100
  494 +mean_101
  495 +stdev_101
  496 +min_101
  497 +max_101
  498 +mean_102
  499 +stdev_102
  500 +min_102
  501 +max_102
  502 +mean_103
  503 +stdev_103
  504 +min_103
  505 +max_103
  506 +mean_104
  507 +stdev_104
  508 +min_104
  509 +max_104
  510 +mean_105
  511 +stdev_105
  512 +min_105
  513 +max_105
  514 +mean_106
  515 +stdev_106
  516 +min_106
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  518 +mean_107
  519 +stdev_107
  520 +min_107
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  522 +mean_108
  523 +stdev_108
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  526 +mean_109
  527 +stdev_109
  528 +min_109
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  530 +mean_110
  531 +stdev_110
  532 +min_110
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  534 +mean_111
  535 +stdev_111
  536 +min_111
  537 +max_111
  538 +mean_112
  539 +stdev_112
  540 +min_112
  541 +max_112
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  544 +min_113
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  546 +mean_114
  547 +stdev_114
  548 +min_114
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  550 +mean_115
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  552 +min_115
  553 +max_115
  554 +mean_116
  555 +stdev_116
  556 +min_116
  557 +max_116
  558 +mean_117
  559 +stdev_117
  560 +min_117
  561 +max_117
  562 +mean_118
  563 +stdev_118
  564 +min_118
  565 +max_118
  566 +mean_119
  567 +stdev_119
  568 +min_119
  569 +max_119
  570 +mean_120
  571 +stdev_120
  572 +min_120
  573 +max_120
  574 +mean_121
  575 +stdev_121
  576 +min_121
  577 +max_121
  578 +mean_122
  579 +stdev_122
  580 +min_122
  581 +max_122
  582 +mean_123
  583 +stdev_123
  584 +min_123
  585 +max_123
  586 +mean_124
  587 +stdev_124
  588 +min_124
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  590 +mean_125
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