Carte numérique futuriste avec des points de données connectés et du code Python affichant Pandas et NumPy en SIG pour l’analyse géospatiale.

Pourquoi Pandas (et Numpy) sont utiles en SIG : le duo magique de la donnée géospatiale

ByProf. Dr. Betty
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Tu travailles avec des cartes, des coordonnées, des données satellites ? Tu fais de l’analyse géospatiale ou tu veux comprendre ce que signifie vraiment SIG ?
Alors tu as sûrement entendu parler de Pandas et Numpy.

Mais que viennent faire ces deux bibliothèques Python dans l’univers du Système d’Information Géographique (SIG) ?
Spoiler : tout.

Dans cet article, on plonge dans pandas et numpy en sig, le duo inséparable qui permet de transformer des données brutes en informations spatiales intelligentes.

C’est quoi un SIG, et pourquoi Python ?

Un SIG (Système d’Information Géographique) permet de collecter, stocker, analyser et visualiser des données géographiques.
Derrière les cartes interactives que tu vois sur Google Maps, OpenStreetMap, ou les systèmes d’urbanisme de ta ville, il y a des milliers de calculs et de traitements de données.

Et pour automatiser tout ça, Python est devenu le langage roi.
Pourquoi ?
Parce qu’il est simple, open-source, et qu’il dispose de bibliothèques puissantes comme Pandas, Numpy, et même GeoPandas.

C’est là que pandas et numpy en sig entrent en scène.

Pandas et Numpy en sig: le duo parfait pour la donnée géospatiale

Avant de parler de cartes, parlons de chiffres.
Car tout dans un SIG, à la base, ce sont… des données :
latitude, longitude, altitude, population, surface, température, pollution, etc.

Et pour gérer tout ça, pandas et numpy en sig sont imbattables.

  • Pandas manipule les données tabulaires (comme des feuilles Excel).
  • Numpy effectue les calculs mathématiques rapides sur ces données.

Ensemble, ils deviennent la base de toute analyse géospatiale moderne.

Installation rapide

pip install pandas numpy geopandas

import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd

Exemple : Lire et manipuler des données géographiques

Prenons un jeu de données simple : des villes avec leurs coordonnées.

import pandas as pd

data = {
    "Ville": ["Casablanca", "Paris", "New York"],
    "Latitude": [33.5731, 48.8566, 40.7128],
    "Longitude": [-7.5898, 2.3522, -74.0060],
    "Population": [3350000, 2148000, 8419000]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Résultat :

VilleLatitudeLongitudePopulation
Casablanca33.5731-7.58983350000
Paris48.85662.35222148000
New York40.7128-74.00608419000

Calculer des distances avec Numpy

Numpy te permet de faire des calculs géographiques ultra-rapides.

Exemple : calculer la distance entre deux villes (simplifiée).

import numpy as np

lat1, lon1 = 33.5731, -7.5898   # Casablanca
lat2, lon2 = 48.8566, 2.3522    # Paris

distance = np.sqrt((lat2 - lat1)**2 + (lon2 - lon1)**2)
print("Distance approx. :", distance)

Bien sûr, c’est une version très simplifiée.
Mais ce genre de calcul devient extrêmement rapide grâce à pandas et numpy en sig.

Pourquoi Pandas (et Numpy) sont si utiles en SIG

  1. Performance – Les opérations vectorisées de Numpy rendent les calculs géographiques des centaines de fois plus rapides.
  2. Nettoyage de données – Pandas est idéal pour nettoyer des milliers de lignes de coordonnées.
  3. Fusion de sources – Tu peux fusionner des données GPS, démographiques, météorologiques, etc.
  4. Analyse spatiale avancée – Grâce à GeoPandas, tu peux faire des jointures spatiales, buffers, intersections, etc.
  5. Interopérabilité – pandas-et-numpy-en-sig fonctionnent avec QGIS, ArcGIS, et Google Earth Engine.

Exemple concret : calcul de la densité de population

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    "Ville": ["Paris", "Casablanca", "New York"],
    "Population": [2148000, 3350000, 8419000],
    "Surface_km2": [105.4, 220.0, 783.8]
})

df["Densité"] = df["Population"] / df["Surface_km2"]
print(df)

Voici le résultat de ce code 👇

VillePopulationSurface_km2Densité
Paris2 148 000105.420 379.51
Casablanca3 350 000220.015 227.27
New York8 419 000783.810 741.26

La colonne Densité correspond au nombre d’habitants par km².
Grâce à pandas et numpy en sig, tu viens de calculer la densité de population de trois villes en quelques lignes.

GeoPandas : le pont entre Pandas et le monde SIG

GeoPandas combine la puissance de pandas et numpy en sig avec des fonctionnalités géospatiales.
Tu peux manipuler directement des fichiers Shapefile, GeoJSON ou KML.

import geopandas as gpd

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
print(world.head())

Tu obtiens un GeoDataFrame : un DataFrame classique, mais chaque ligne contient une géométrie (polygone, ligne ou point).

Mini-exercice

Objectif : trouver les pays d’Afrique dont la population dépasse 50 millions.

afrique = world[world["continent"] == "Africa"]
resultat = afrique[afrique["pop_est"] > 50_000_000]
print(resultat[["name", "pop_est"]])

Grâce à pandas et numpy en sig, une requête géospatiale complexe devient une simple ligne de code.

Exemple avancé : croiser deux jeux de données géospatiales

Imaginons que tu as un jeu de données de stations météo et un autre de zones urbaines.
Avec pandas et numpy en sig, tu peux les fusionner sur une base spatiale :

stations = gpd.read_file("stations.shp")
zones = gpd.read_file("zones_urbaines.shp")

jointure = gpd.sjoin(stations, zones, how="inner", predicate="within")
print(jointure.head())

Une ligne, et tu sais quelles stations appartiennent à quelle zone.
C’est la magie de pandas et numpy en sig.

Cas d’usage réels

  • NASA : traite les images satellites (NDVI, température, réflectance) avec pandas et numpy en sig.
  • Google Maps : analyse les données de trafic et distances via Numpy pour la performance.
  • ESRI : intègre Pandas dans ArcGIS Pro pour l’analyse tabulaire.
  • Airbnb : cartographie les logements selon la densité urbaine avec pandas et numpy en sig.
  • UNICEF : étudie l’accès à l’eau potable grâce à GeoPandas et Numpy.

pandas et numpy en sig et l’IA

Tu veux aller plus loin ?
Les réseaux neuronaux géospatiaux (GNN) utilisent pandas et numpy en sig pour préparer les jeux de données spatiales avant l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle.

Les matrices de distance, les graphes d’adjacence, les zones à forte densité : tout ça passe par eux.

Quand les SIG rencontrent le fun

Et si tu utilisais pandas et numpy en sig dans un jeu vidéo ?
Tu peux t’en servir pour créer des cartes dynamiques, des zones d’influence ou des chemins intelligents.

Découvre notre article : Python et jeux vidéo
Tu verras comment la logique spatiale s’applique aussi à la création de mondes virtuels.

pandas et numpy en sig dans la recherche scientifique

Dans le célèbre travail “Structural Similarity Measure of Users Profiles Based on Weighted Bipartite Graphs”, les graphes pondérés peuvent aussi représenter des relations spatiales : zones connectées, infrastructures, utilisateurs et lieux.

pandas et numpy en sig facilitent ce type d’analyse :

  • Pandas structure les profils ou les zones.
  • Numpy calcule les similarités, les distances ou les poids.

C’est une illustration parfaite du potentiel de ces bibliothèques dans les SIG intelligents.

FAQ

Pourquoi utiliser Pandas et Numpy en SIG ?
Parce qu’ils sont rapides, fiables et parfaitement adaptés à la manipulation des données spatiales et statistiques.

Quelle différence entre Pandas, Numpy et GeoPandas ?
Pandas = tableaux, Numpy = calculs, GeoPandas = cartes.
Ensemble = le trio parfait pour les SIG.

Est-ce compatible avec QGIS ou ArcGIS ?
Oui ! pandas et numpy s’intègrent nativement dans les scripts Python de QGIS et ArcGIS Pro.

Puis-je créer des cartes avec ?
Absolument ! Avec GeoPandas et Matplotlib, tu peux afficher des cartes interactives en quelques lignes.

Est-ce que c’est utile pour les débutants ?
Oui, car apprendre pandas et numpy en sig, c’est maîtriser les bases du traitement de données géographiques.

Conclusion : pandas et numpy en sig, le moteur caché de la cartographie moderne

Derrière chaque carte, chaque satellite, chaque application GPS, il y a des lignes de code.
Et souvent, ces lignes font appel à pandas et numpy en sig.

Ces bibliothèques transforment des données en décisions :
elles nettoient, fusionnent, calculent et analysent le monde géographique à la vitesse de la lumière.

Des géants comme Google, NASA, ESRI ou Airbnb s’appuient déjà sur pandas et numpy en sig pour piloter leurs analyses spatiales et améliorer la compréhension du monde.

Alors, si tu veux explorer la planète depuis ton clavier,
commence par maîtriser pandas et numpy.
C’est la clé pour passer du simple code à la cartographie intelligente.

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