anthill / open-moulinette Goto Github PK

Is your license MIT or something else? It would be great to mention this in the repository, but I cannot find the information. Thanks!

• Make a documentation for all insee's features.
• Resume file's scope

There are some interesting data with IRIS geo in population censur 2011

The CAF folder seems to generate files with lat-lon coordinates (geo_point_2d and geo_shape) with 10+ decimals of precision.

8 decimals (about 1mm) is more than enough is most cases.
http://gis.stackexchange.com/questions/8650/how-to-measure-the-accuracy-of-latitude-and-longitude

You should check how much size you can spare by keeping only 8 decimals in your coordinates.

There is a new edition of data.
http://www.insee.fr/fr/themes/detail.asp?reg_id=99&ref_id=revenu-pauvrete-menage

But I can't see any Iris anymore. Do you know anything about it ?

There are 2015 files in Caf website.

• Add this files in makefile to download it.
• Check cleaning process in .py files
• Update documentation

in https://github.com/anthill/open-moulinette/blob/master/insee/mk_data.py ?
You know these insee files better than I do but I suggest to use
[x for x in df.columns if x[:5] == 'NB_F1' and len(x) == 7]
instead of an explicit list

It seems that TrancheAge2013.csv is now missing from CAF website.

Dénombrement et répartition des foyers allocataires selon l’âge du responsable dossier - par commune

I have send a mail to data Caf Team to more infos.

Documentation for impot_locaux is not easy. Informations come from impot.gouv.fr.

If we take features BB00, it is a FNB but we don't know what is a FNB .

We only have :

• TFPNB : La taxe foncière sur les propriétés non bâties
• TFPB : La taxe foncière sur les propriétés bâties
• TH : La taxe d'habitation
• CFE : La cotisation foncière des entreprises
• CVAE : La cotisation sur la valeur ajoutée des entreprises
• TSE : La taxe spéciale d'équipement au profit de la région d'Île-de-France et d'établissements publics
• TEOM : La taxe d'enlèvement des ordures ménagères
• IFER : Les impositions forfaitaires sur les entreprises de réseaux
• TASCOM : La taxe sur les surfaces commerciales

Hi there,

I'm working on Oise department (60) and I realised that 19 iris (eq 7 communes) are missing from the output. I compared with the 2013 ' reference table (here : http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=zonages/iris.htm), excluding the case 'Iris = commune'.

Here is the list :

Any idea of where it comes from ? I could not figure it out.

Many thanks

• Quality indicator based on lack of informations (more is better).
• Update documentation

We have to select feature to sum them. For some type of feature, there are sometimes sub-features. We can't sum them.

Problem with Python script to get BasrevenuCom sources.

Bonjour,

Serait-il possible d'extraire les données qui concernent un territoire en particulier en donnant comme argument un code département ou région au script ?

Pascal

Got an error when trying to make :

\open-molinette-insee\insee>make
process_begin: CreateProcess<NULL, rm -rf data, ...> failed.
make >e=2>: Le fichier spécifié est introuvable.
make : **[download] Erreur 2

Might be my bad, running on Win7 and using GnuWin to makefile.

When we want to download all Insse's files :

It seems we have to find and update all url in Makefile corresponding to the file.

Waiting news from Insee via Twitter

There is a new year (2016) to add to impot_locaux (2013, 2014 & 2015).

Source

Maybe have to add it to data.gouv.fr

• Update the insee/Makefile. Some URLs has been changed.
• Check the data concatenation

I take some random points in DOM TOM to compare with insee-iris's results :

• Saint-Barthélemy :
  • Gmap : 17.899002, -62.828300
  • result : 2.707392005397649, 6.285960550950626
• Guadeloupe :
  • Gmap : 16.264087, -61.574302
  • result : 2.705883719869279, 6.28458848768047
• Guyanne :
  *Gmap : 5.153908, -52.650181
  *result : 0.5049460534121631, -2.239479666101393
• Réunion :
  • Gmap : -20.898175, 55.483693
  • result : -2.5290937943850196, 56.11702466964122

I have a problem after i run the script that the shape of the output is [52004 rows x 1 columns] any clues ?

There are some new data from Insee 2015 :

• Nombre d'équipements et de services dans le domaine du sport, des loisirs et de la culture en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine du commerce en 2015
• Nombre d'équipements des services aux particuliers en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine de l'action sociale en 2015
• Nombre d'équipements et de services de santé en 2015
• Nombre de fonctions médicales et paramédicales en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine du tourisme et du transport en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine de l'enseignement du 1er degré en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine de l'enseignement du second degré en 2015
• Nombre d'équipements et de services dans le domaine de l'enseignement supérieur, de la formation et des services de l'éducation en 2015

Don't have time to work on it.

Les éléments d'imposition à la fiscalité locale

Lien vers les fichiers

Bonjour,

Disposant d'un environnement Windows, et étant assez peu familier avec le script et l'usage qu'il en est fait, est-il possible de récupérer directement le fichier qui concatène les données de l'Insee (output.csv 750 Mo) ?

Je vous remercie.

Official link : http://www.insee.fr/fr/methodes/default.asp?page=zonages/iris.htm

When an iris database is loaded we should check coehrence with the official reference.

For past years, we could also update iris when possible (merging, renaming, etc.)

Help windows-users to survive !

In the output.csv file there are duplicated/renamed columns:

In [4]: iris_data[["P11_POP0610_y","P11_POP0610_x"]]
Out[4]:
       P11_POP0610_y  P11_POP0610_x
8244        2.657657       2.657657
8245        9.264451       9.264451
8249       59.842819      59.842819
8250       36.122749      36.122749
8252       76.274345      76.274345
8253        0.000000       0.000000
8255       70.970911      70.970911
8257       23.676515      23.676515
8258       76.594980      76.594980
8263        6.185141       6.185141
8265       66.090180      66.090180
8270       91.759323      91.759323
8273       75.359878      75.359878
8277       51.389227      51.389227
8278       91.075531      91.075531