Франция — страна, известная своей богатой историей, разнообразной культурой и потрясающими пейзажами. Одним из интересных аспектов административного деления Франции являются ее департаменты. В этой статье блога мы углубимся в мир французских отделов, изучая различные методы их анализа и понимания на примерах кода. Если вы любитель данных, путешественник или просто интересуетесь Францией, это руководство предоставит вам ценную информацию об административной структуре страны.

1. Получение данных отдела:
   Чтобы начать исследование, нам нужны надежные данные отдела. Один из подходов заключается в использовании общедоступных наборов данных, таких как тот, который предоставлен Французским национальным институтом статистики и экономических исследований (INSEE). Мы можем загрузить данные с помощью Python и проанализировать их для извлечения соответствующей информации.

import pandas as pd
# Download the department data from INSEE
url = 'https://www.insee.fr/en/statistiques/fichier/4265429/departement2020-csv.zip'
data = pd.read_csv(url, sep=';', compression='zip', encoding='latin-1')
# Extract relevant columns
department_data = data[['DEP', 'NCCENR', 'NCC', 'CHEFLIEU', 'TNCC']]
# Display the first few rows
print(department_data.head())

1. Визуализация границ отделов.
   Визуализация границ отделов на карте может помочь лучше понять их географическое распределение. Мы можем использовать такие библиотеки, как GeoPandas и Matplotlib, для построения фигур отделов.

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the shapefile containing department boundaries
shapefile_path = 'path_to_shapefile/department_boundaries.shp'
departments = gpd.read_file(shapefile_path)
# Plot the department boundaries
departments.plot()
plt.show()

1. Анализ численности населения отдела:
   Мы можем анализировать статистику численности населения отдела, используя полученные данные. Например, давайте посчитаем общую численность населения и департамент с самой высокой численностью населения.

# Calculate total population
total_population = department_data['TNCC'].sum()
print('Total population:', total_population)
# Find the department with the highest population
max_population_department = department_data.loc[department_data['TNCC'].idxmax()]
print('Department with the highest population:', max_population_department['NCCENR'])

1. Сортировка департаментов по численности населения.
   Сортировка департаментов по численности населения может дать представление о вариациях плотности населения во Франции. Вот пример сортировки отделов по убыванию численности населения.

# Sort departments by population
sorted_departments = department_data.sort_values('TNCC', ascending=False)
print(sorted_departments[['NCCENR', 'TNCC']].head())

1. Поиск отдела по названию.
   Если вы заинтересованы в поиске определенного отдела, вы можете выполнить поиск по его названию. Вот фрагмент кода для поиска отдела по ключевому слову.

keyword = 'Paris'
matching_departments = department_data[department_data['NCCENR'].str.contains(keyword, case=False)]
print(matching_departments)

Изучение департаментов Франции дает ценную информацию об административной структуре страны и распределении населения. В этой статье мы рассмотрели методы получения данных об отделах, визуализации границ отделов, анализа статистики населения, сортировки отделов по численности населения и поиска конкретных отделов. Используя примеры кода на Python, вы сможете глубже погрузиться в мир французских департаментов и лучше понять разнообразные регионы Франции.

Не забывайте использовать эти методы ответственно и соблюдайте условия использования выбранных вами источников данных.