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OpenStreetView ou points de CSV mais pas les deux affichés ?


J'utilise QGIS sur Mac (version la plus récente) et j'essaie de cartographier les coordonnées à partir d'un fichier csv. Lorsque j'importe le fichier normalement sans avoir de carte de base, les coordonnées sont réparties comme je le souhaite. Lorsque je mets une carte de base comme Google Street View, puis que j'ajoute les coordonnées, les coordonnées ne s'affichent nulle part. Au lieu de cela, j'obtiens un point au milieu de la carte (au large des côtes de l'Afrique). Quelle est la raison de cela ? On m'a dit d'utiliser Pseudo Mercator EPSG:3857 WGS 84. J'ai également essayé d'utiliser différentes projections.

J'utilise les coordonnées longitude/latitude. Pour OpenStreetView ou Google Street View, le même problème se produit.


Je suppose que vous n'utilisez pas OpenStreetView ou GoogleStreetView dans QGIS, mais la couche Openstreetmap et la couche satellite Google fournies par le plugin openlayers.

Pour ça, projet SCR doit être dans EPSG:3857.

Si vous avez des coordonnées en lat/long, vous devez ajouter un calque avec couche CRS défini sur EPSG:4326 et "Reprojection à la volée" activé. Ensuite, les coordonnées sont automatiquement reprojetées au bon endroit dans EPSG:3857.

Il peut être utile d'aller surParamètres -> Options -> SCR, Et mettreInvite pour CRSpour les nouvelles couches. Sinon, votre table csv pourrait être affectée au CRS du projet sans préavis, ce qui est définitivement faux pour les coordonnées lat/long.


FAQ sur l'AIS

Q : Prévoyez-vous de publier des données EN DIRECT ou plus récentes ?
R : Les données AIS les plus récentes auxquelles nous avons accès sont celles publiées sur ce site Web. Nous n'avons pas non plus accès aux données ou aux flux LIVE AIS. Chaque année, l'équipe MarineCadastre.gov priorise les activités de développement de données en fonction du financement et des besoins exprimés par la communauté des utilisateurs. Veuillez nous faire savoir comment vous utilisez les données AIS en envoyant un e-mail à [email protected], et si des données plus récentes sont nécessaires pour votre utilisation. Votre demande ne garantira pas que nous serons en mesure de fournir des données plus récentes, mais cela nous aidera à prioriser et à planifier les versions futures.

Q : Avez-vous des données AIS avant 2009 ?
R : Non, 2009 sont les premières données dont nous disposons.

Q : Avez-vous l'AIS pour [mon emplacement] ?
R : Les données AIS publiées par MarineCadastre.gov proviennent du système national d'identification automatique (NAIS) de la Garde côtière américaine. Le NAIS est composé d'environ 200 stations de réception terrestres situées à proximité d'importantes routes de navigation aux États-Unis, en Alaska, à Hawaï, à Guam et dans certaines parties des Caraïbes. Les données du NAIS ne sont généralement pas disponibles pour l'Arctique, les eaux situées au-delà de 40 à 50 milles de la côte ou les eaux étrangères.

Q : Avez-vous des données AIS collectées par satellite ?
R : Non. Toutes nos données proviennent de récepteurs terrestres. Les fournisseurs commerciaux collectent, autorisent et vendent des données AIS par satellite. Certaines agences fédérales achètent des données AIS par satellite pour des besoins spécifiques, et elles ne sont pas autorisées à distribuer les données au public par les termes de leur contrat de licence.

Q : Les accidents ou autres types d'événements sont-ils supprimés des données de point AIS ?
R : Les collisions et les accidents ne sont pas explicitement supprimés des données. Les données AIS de MarineCadastre.gov représentent 16 des champs les plus importants de l'enregistrement AIS d'origine. Nos données sont filtrées à un rythme d'une minute et montrent tous les navires que les antennes terrestres ont reçus, à l'exception de certains navires militaires et des forces de l'ordre qui sont exclus.

Q : Avez-vous le tonnage, la puissance, le type de carburant et d'autres paramètres pour les navires ?
R : Non, ces paramètres ne font pas partie de notre base de données. Nous avons entendu dire que d'autres utilisateurs ont trouvé ces paramètres dans des bases de données commerciales et ont réussi à fusionner ces paramètres avec les enregistrements AIS du cadastre marin en utilisant la valeur MMSI comme clé JOIN.

Q. Avez-vous une valeur d'identifiant de voyage ?
R : Avant 2015, nous calculions et insérions un ID de voyage et incluions la valeur de la destination. Nos critères pour définir un voyage peuvent être trouvés dans la documentation AIS Data Handler. Depuis 2015, nous n'avons pas inclus d'identifiant de voyage ou de destination, car la définition du début et de la fin d'un voyage est un processus subjectif et complexe qui dépend de la contribution du navigateur. Les outils Track Builder sont désormais la meilleure option pour générer des lignes de route pouvant être utilisées pour définir un voyage.

Q : Avez-vous des valeurs d'origine ou de destination ?
R : Nous collectons les valeurs de destination, mais la plupart des entrées sont incomplètes, incohérentes ou nulles. Nous continuerons de surveiller la destination et le création et envisagera de les ajouter aux futurs produits si les valeurs sont plus complètes.

Q : Comment interpréter les codes de navire et les codes de cargaison ?
R : Les codes de type de navire sont décrits dans ce document PDF. Les codes de cargaison font partie du paramètre de type de navire. Veuillez consulter la documentation détaillée disponible au Centre de navigation des garde-côtes américains.

Q : Comment le champ de tirant d'eau du navire de 2009 à 2014 et le champ de tirant d'eau du navire de 2015 à 2017 se comparent-ils ?
R : Le paramètre de tirant d'eau 2009-2014 est indiqué en mètres 1/10 et la valeur 255 est égale ou supérieure à 25,5 mètres. Le paramètre de tirant d'eau du navire 2015-2017 est indiqué en mètres. Les exigences de transport et les instructions aux navigateurs pour la saisie des valeurs de tirant d'eau des navires ont changé au fil du temps. Les valeurs récentes du tirant d'eau du navire indiquent le « tirant d'eau statique actuel maximal ».

Q : Si je souhaite regrouper les données par type de navire, puis-je combiner les codes de type de navire ? Par exemple, dois-je combiner un navire de type 31 (remorqueur) avec un navire de type 1025 (remorqueur) ?
R : Dans cet exemple, oui.

Nous avons utilisé le service d'identification des navires faisant autorité de la Garde côtière américaine (AVIS) pour renseigner et améliorer bon nombre des valeurs nulles trouvées dans les données AIS natives. Des types de navires similaires des deux listes peuvent être combinés en groupes. Nous classons généralement les valeurs nulles sous le type de groupe « autre ». Nous avons également constaté que de nombreux utilisateurs ont besoin de définir leurs propres groupes de types de navires. Les groupes de navires définis par MarineCadastre.gov sont ceux fréquemment utilisés par la communauté de la planification océanique.

  • Les codes 0 à 255 sont les codes de type de navire d'origine définis par les normes AIS
  • Les codes 256 à 999 sont un ensemble vide ajouté par MarineCadastre.gov
  • Les codes 1001 à 1025 sont les clés des descriptions de type de navire AVIS

Q : Qui détient les droits d'auteur sur ces données AIS, et sont-elles disponibles pour utilisation et redistribution par des entités commerciales ?
R : Nos données sont dérivées du NAIS de la Garde côtière américaine et sont gratuites pour un usage public. Les données AIS de MarineCadastre.gov sont destinées à la planification côtière et océanique. Veuillez consulter les informations au bas de la page Web du NAIS pour connaître les conditions d'utilisation. Si vous avez des questions supplémentaires sur les termes et conditions, veuillez utiliser l'e-mail de contact sur la page de demande de données NAIS.

Q : Les données AIS fournies par MarineCadastre.gov sont-elles adéquates à des fins réglementaires ou d'application ?
R : Les données AIS fournies par le cadastre marin sont uniquement destinées à des fins de planification maritime.

Q : Quelle est la résolution (taille de cellule) des grilles de densité ?
R : La taille des cellules pour les grilles de densité du noyau (2011 et 2013) est de 100 mètres. La taille des cellules des grilles de comptage des transits (2015, 2016 et 2017) est de 100 mètres.

Q : Pourquoi y a-t-il des points AIS au-dessus de la terre (par exemple, comme le Kansas et le Canada dans l'ensemble de données 2017_01_Zone14) ?
R : Les valeurs de localisation sont principalement dérivées des appareils GPS embarqués. Pour une discussion détaillée sur les erreurs dans les signaux GPS, veuillez effectuer une recherche sur le Web ou contacter un fournisseur d'unités GPS. Les positions GPS signalées avec précision par les navires transportés par voie terrestre peuvent également être vues dans les données, ainsi que les navires transitant par de très petits canaux et écluses qui peuvent être difficiles ou impossibles à voir sur une carte Web.

Q : Comment puis-je tenir compte des incohérences apparentes de l'horodatage AIS et du voyage d'un navire observé ?
R : L'horodatage complet est ajouté à l'enregistrement par la station de base, en utilisant l'horloge de la station de base qui fait un rapport en UTC. Assurez-vous de tenir compte de votre décalage horaire vers UTC et d'autres décalages tels que l'heure d'été.

Q : Existe-t-il un schéma ou un dictionnaire de données pour les nouvelles données de points AIS ?
R : Vous trouverez ci-dessous le dictionnaire de données proposé à partir de 2018. Cela étend les données de 2015, 2016 et 2017 avec l'ajout de la désignation de classe d'émetteur-récepteur.

Q : Que représente la valeur « 511 » dans le champ Titre ?
R : La valeur 511 signifie « non disponible = par défaut ».

Q : Qu'est-ce qui est représenté par le code de type de navire 59, et à quoi se réfère la résolution RR n° 18 ?
R : Un bon endroit pour commencer à rechercher la signification des codes de type et des résolutions est sur le site Web du Centre de navigation de la Garde côtière américaine (voir les résolutions de l'OMI).

Q : Comment puis-je calculer l'heure d'arrivée estimée (ETA) pour les traces de navire ?
R : Bien qu'il existe plusieurs façons de calculer les valeurs ETA, voici une seule suggestion :

  1. Filtrez les points pour supprimer les navires ou types de navires indésirables.
  2. Générez des traces de navires, probablement en utilisant une période de 24 heures pour segmenter les traces.
  3. Générez un polygone définissant le port d'arrivée.
  4. Examinez la date/l'heure de fin de piste des pistes restantes.
    Remarque : Les heures de début et de fin de la piste sont contenues dans les ensembles de données de ligne de piste MarineCadastre.gov
    Remarque : les heures de début et de fin de piste sont contenues dans les produits de piste générés par les outils Track Builder

Q : Je ne parviens pas à créer des lignes de suivi pour des points très proches les uns des autres (par exemple, à moins de 10 mètres). Comment créer des tracés dans ces cas ?
R : Cela est dû à la façon dont le script python gère les points XY qui sont très proches les uns des autres (

10 mètres ou moins) ET sont stockés dans un système de coordonnées géographiques (GCS). Si les points sont d'abord transformés en un système de coordonnées projetées, le script python s'exécute comme prévu et connectera les points même lorsqu'ils sont très proches les uns des autres.

Le fichier d'entrée TrackBuilder doit être dans un système de coordonnées projetées s'il y a un besoin de points plus proches que

10 mètres à raccorder. Si des points très proches n'ont pas besoin d'être connectés, des systèmes de coordonnées projetées ou géographiques peuvent être utilisés pour un fichier d'entrée.

Q : Pourquoi est-ce que je rencontre des échecs ou des erreurs lors de l'exécution de l'outil Track Builder (v3.1) ?
R : Les messages d'erreur indiquant que vous avez manqué de mémoire pendant l'exécution de l'outil peuvent être dus à l'utilisation de la version 32 bits de l'outil ou de l'environnement (comme IDLE). La meilleure solution consiste à utiliser la version en ligne de commande 64 bits du programme. Vous devrez avoir installé le correctif de géotraitement en arrière-plan 64 bits. Le correctif installera une version 64 bits de Python pour ArcGIS Desktop. Si vous exécutez ArcGIS Pro, veillez à utiliser notre outil Track Builder Pro 1.0.

Q : Lorsque vous travaillez des données AIS antérieures à 2015 au format de géodatabase fichier, le découpage des entités diffusées dans une zone d'intérêt entraîne la rupture du lien entre les entités et les attributs de voyage dans le générateur de traces. Comment conserver ces attributs de voyage ?
R : L'outil Track Builder recherche des noms de champs spécifiques dans les tables Vessel et Voyage qui correspondent au modèle de données utilisé dans les produits MarineCadastre.gov. Vérifiez pendant votre processus CLIP que les noms de fichiers ou de champs ne sont pas modifiés. Envisagez d'utiliser un simple JOIN des tables Vessel et Voyage en utilisant le MMSI comme clé après avoir exécuté l'outil Track Builder.

Q : Je ne suis pas un utilisateur d'ArcGIS. Comment puis-je accéder aux données de 2009 à 2014 et les utiliser au format de la géodatabase fichier ?
R : Envisagez d'utiliser la bibliothèque GDAL Python, qui prend en charge un large éventail de traductions de formats de fichiers et d'autres opérations pouvant être exécutées à partir de la ligne de commande. De nombreuses applications commerciales d'entreprises telles que SAFE Software et MatLab ont la capacité de lire le format natif GDB. Référencez leur documentation pour quelle version est prise en charge.

Q : Incluez-vous des données de classe B ?
R : À partir de 2018, nous inclurons les données de classe B et la désignation de classe pour chaque enregistrement.


Cartes des maladies cardiaques et sources de données

Les professionnels de la santé peuvent trouver des cartes et des données sur les maladies cardiaques, aux États-Unis et dans le monde.

Atlas interactif des maladies cardiaques et des accidents vasculaires cérébraux
Affichez des cartes au niveau des comtés des maladies cardiaques et des accidents vasculaires cérébraux par race et origine ethnique, ainsi que des cartes des conditions environnementales sociales et des services de santé, pour l'ensemble des États-Unis ou pour un État ou un territoire choisi.

Cartes nationales des maladies cardiaques et des accidents vasculaires cérébraux
Des cartes nationales montrant les décès et les hospitalisations liés aux maladies cardiaques et aux accidents vasculaires cérébraux sont disponibles par groupe ethnique. Chaque carte contient un lien vers une version plus grande au format PDF.

Tendances des données et cartes
Pour répondre aux besoins nationaux et étatiques de données sur les maladies cardiovasculaires, le CDC a développé un système national de surveillance des maladies cardiovasculaires. Le système recueille des données provenant de nombreuses sources pour partager le fardeau de santé publique des maladies cardiaques, des accidents vasculaires cérébraux et de leurs facteurs de risque.

Échange SIG sur les maladies chroniques
CDC&rsquos Chronic Disease GIS Exchange dispose d'un forum communautaire pour les décideurs, les gestionnaires de programmes, les analystes de la santé publique et les cartographes pour partager et explorer des cartes qui ont un impact, trouver une formation sur les systèmes d'information géographique (SIG) et accéder à un large éventail de ressources SIG .

Cartes des déterminants sociaux de la santé
Les déterminants sociaux de la santé sont des facteurs de l'environnement social qui favorisent ou nuisent à la santé des personnes et des collectivités. Les cartes présentées sur cette page Web fournissent des informations qui peuvent être utilisées avec d'autres sources de données pour faire correspondre les programmes et politiques de prévention des maladies cardiaques et des accidents vasculaires cérébraux aux besoins des populations locales.

Système de surveillance des facteurs de risque comportementaux
Le système de surveillance des facteurs de risque comportemental basé sur l'État du CDC comprend des estimations du nombre de facteurs de risque autodéclarés de maladie cardiaque par État.

Merveille du CDC
Ce site Web fournit un point d'accès unique à une grande variété de rapports de santé publique et de systèmes de données du CDC, classés par sujet.

Epi Info&trade : Logiciel d'analyse épidémiologique
Epi Info&trade est un logiciel qui aide les professionnels de la santé publique à développer un questionnaire ou un formulaire, à personnaliser le processus de saisie des données et à saisir et analyser les données.

500 villes : des données locales pour une meilleure santé
Le projet 500 Cities fournit des estimations sur de petites zones au niveau des villes et des secteurs de recensement pour les facteurs de risque de maladies chroniques, les résultats pour la santé et l'utilisation des services cliniques de prévention pour les 500 plus grandes villes des États-Unis. Ces estimations sur de petites zones permettent aux villes et aux services de santé locaux de mieux comprendre le fardeau et la répartition géographique des variables liées à la santé dans leurs juridictions et les aident à planifier les interventions de santé publique.


Pour supprimer une autre option, pourquoi ne pas définir le répertoire de travail (de préférence via un script) sur le bureau à l'aide de setwd('C:JohnDesktop'), puis lire les fichiers en utilisant uniquement les noms de fichiers

pour choisir le fichier de manière interactive et enregistrer le nom dans f .

Ensuite, exécutez read.csv sur le nom de fichier enregistré

On dirait que vous avez juste un problème avec le chemin. Incluez le chemin complet, si vous utilisez des barres obliques inverses, elles doivent être échappées : "C:folderfolderDesktopfile.csv" ou "C:/folder/folder/Desktop/file.csv" .

Il peut également être sage d'éviter les espaces et les symboles dans vos noms de fichiers, même si je suis assez certain que les espaces sont OK.

J'ai dû combiner les réponses Maiasaura et Svun pour que cela fonctionne: utiliser setwd et échapper à toutes les barres obliques et tous les espaces.

Cela a résolu le problème pour moi.

Voici une façon de le faire. Il utilise la capacité de R à construire des chemins de fichiers en fonction de la plate-forme et fonctionnera donc à la fois sur Mac OS et Windows. De plus, vous n'avez pas besoin de convertir votre fichier xls en csv, car il existe de nombreux packages R qui vous aideront à lire directement xls (par exemple, le package gdata).

Laissez-moi savoir si cela fonctionne.

  1. Enregistrer sous Excel gardera le fichier ouvert et le verrouillera afin que vous ne puissiez pas l'ouvrir. Fermez le fichier excel ou vous ne pourrez pas l'utiliser dans R.
  2. Donnez le chemin complet et échappez les barres obliques inverses read.csv("c:usersJoeUserDesktopJoesData.csv")

J'ai constaté que cette erreur se produit lorsque vous déplacez le fichier Excel vers une destination autre que celle où se trouve votre fichier r ou lorsque vous déplacez votre fichier r vers une destination autre que celle où se trouve votre fichier Excel.

Bonnes pratiques:

  1. Conservez vos fichiers .r et .csv dans le même répertoire.
  2. ouvrez votre fichier .r en entrant dans son répertoire au lieu d'ouvrir le fichier r à partir de l'option d'ouverture de fichier de rstuio.

Vous avez aussi option d'importation du jeu de données à Bloc d'environnement, cliquez simplement ici et installez vos packages requis et utilisez cette option la prochaine fois pour lire les ensembles de données. Vous n'obtiendrez plus cette erreur. J'apprécie également les réponses fournies ci-dessus.


Charger des données CSV dans une table

Vous pouvez charger des données CSV depuis Cloud Storage dans une nouvelle table BigQuery :

  • Utiliser la console cloud
  • Utilisation de la commande bq load de l'outil de ligne de commande bq
  • Appel de la méthode API jobs.insert et configuration d'une tâche de chargement
  • Utilisation des bibliothèques clientes

Pour charger des données CSV depuis Cloud Storage dans une nouvelle table BigQuery :

Console

Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans l'éditeur Cloud Shell, cliquez sur Guide moi:

Les sections suivantes vous guident à travers les mêmes étapes qu'en cliquant Guide moi.

Dans Cloud Console, ouvrez la page BigQuery.

Dans le Explorateur panneau, développez votre projet et sélectionnez un jeu de données.

Développez le more_vert Actions option et cliquez sur Ouvert.

Dans le panneau des détails, cliquez sur Créer un tableau add_box .

Sur le Créer un tableau page, dans le La source section:

Pour Créer un tableau à partir de, sélectionnez Stockage Cloud.

Dans le champ source, recherchez ou saisissez l'URI Cloud Storage. Notez que vous ne pouvez pas inclure plusieurs URI dans Cloud Console, mais les caractères génériques sont acceptés. Le bucket Cloud Storage doit se trouver au même emplacement que l'ensemble de données contenant la table que vous êtes en train de créer.

Pour Format de fichier, sélectionnez CSV.

Sur le Créer un tableau page, dans le Destination section:

Pour Nom de l'ensemble de données, choisissez le jeu de données approprié.

Vérifier que Type de tableau est réglé sur Table native.

Dans le Nom de la table , saisissez le nom de la table que vous créez dans BigQuery.

Dans le Schéma rubrique, pour Détection automatique, Chèque Schéma et paramètres d'entrée pour activer la détection automatique de schéma. Vous pouvez également saisir manuellement la définition du schéma en :

Activation Modifier sous forme de texte et en entrant le schéma de la table en tant que tableau JSON.

Utilisant Ajouter le champ pour saisir manuellement le schéma.

(Facultatif) Pour partitionner la table, choisissez vos options dans le Paramètres de partition et de cluster. Pour plus d'informations, consultez Création de tables partitionnées.

(Facultatif) Pour Filtre de partitionnement, clique le Exiger un filtre de partition case pour obliger les utilisateurs à inclure une clause WHERE qui spécifie les partitions à interroger. Exiger un filtre de partition peut réduire les coûts et améliorer les performances. Pour plus d'informations, consultez Interrogation des tables partitionnées. Cette option n'est pas disponible si Pas de partitionnement est sélectionné.

(Facultatif) Pour regrouper la table, dans le Ordre de regroupement , entrez entre un et quatre noms de champ.

(Facultatif) Cliquez sur Options avancées.

  • Pour Préférence d'écriture, quitter Ecrire si vide choisi. Cette option crée une nouvelle table et y charge vos données.
  • Pour Nombre d'erreurs autorisées, acceptez la valeur par défaut de 0 ou entrez le nombre maximal de lignes contenant des erreurs pouvant être ignorées. Si le nombre de lignes contenant des erreurs dépasse cette valeur, le travail générera un message non valide et échouera.
  • Pour Valeurs inconnues, Chèque Ignorer les valeurs inconnues pour ignorer toutes les valeurs d'une ligne qui ne sont pas présentes dans le schéma de la table.
  • Pour Délimiteur de champ, choisissez le caractère qui sépare les cellules de votre fichier CSV : Virgule, Languette, Tuyau, ou alors Personnalisé. Si tu choisis Personnalisé, entrez le délimiteur dans le Délimiteur de champ personnalisé boîte. La valeur par défaut est Virgule.
  • Pour Lignes d'en-tête à ignorer, saisissez le nombre de lignes d'en-tête à ignorer en haut du fichier CSV. La valeur par défaut est 0 .
  • Pour Nouvelles lignes entre guillemets, Chèque Autoriser les nouvelles lignes entre guillemets pour autoriser les sections de données entre guillemets contenant des caractères de nouvelle ligne dans un fichier CSV. La valeur par défaut est false .
  • Pour Rangées irrégulières, Chèque Autoriser les lignes irrégulières pour accepter les lignes des fichiers CSV pour lesquelles il manque des colonnes facultatives de fin. Les valeurs manquantes sont traitées comme des valeurs nulles. Si cette case n'est pas cochée, les enregistrements avec des colonnes de fin manquantes sont traités comme des enregistrements incorrects, et s'il y a trop d'enregistrements incorrects, une erreur non valide est renvoyée dans le résultat de la tâche. La valeur par défaut est false .
  • Pour Chiffrement, Cliquez sur Clé gérée par le client pour utiliser une clé Cloud Key Management Service. Si vous quittez le Clé gérée par Google paramètre, BigQuery chiffre les données au repos.

Cliquez sur Créer un tableau.

Une fois la table créée, vous pouvez mettre à jour l'expiration, la description et les libellés de la table, mais vous ne pouvez pas ajouter d'expiration de partition après la création d'une table à l'aide de Cloud Console. Pour plus d'informations, voir Gestion des tables.

Utilisez la commande bq load, spécifiez CSV à l'aide de l'indicateur --source_format et incluez un URI Cloud Storage. Vous pouvez inclure un seul URI, une liste d'URI séparés par des virgules ou un URI contenant un caractère générique. Fournissez le schéma en ligne, dans un fichier de définition de schéma, ou utilisez la détection automatique de schéma. Si vous ne spécifiez pas de schéma et que --autodetect vaut false et que la table de destination existe, le schéma de la table de destination est utilisé.

(Facultatif) Fournissez l'indicateur --location et définissez la valeur sur votre emplacement.

Les autres drapeaux facultatifs incluent :

  • --allow_jagged_rows : lorsqu'il est spécifié, accepte les lignes des fichiers CSV pour lesquelles il manque des colonnes facultatives de fin. Les valeurs manquantes sont traitées comme des valeurs nulles. Si cette case n'est pas cochée, les enregistrements avec des colonnes de fin manquantes sont traités comme des enregistrements incorrects, et s'il y a trop d'enregistrements incorrects, une erreur non valide est renvoyée dans le résultat du travail. La valeur par défaut est false .
  • --allow_quoted_newlines : lorsqu'il est spécifié, autorise les sections de données entre guillemets contenant des caractères de nouvelle ligne dans un fichier CSV. La valeur par défaut est false .
  • --field_delimiter : Le caractère qui indique la limite entre les colonnes dans les données. et tab sont tous deux autorisés pour les délimiteurs de tabulation. La valeur par défaut est , .
  • --null_marker : une chaîne personnalisée facultative qui représente une valeur NULL dans les données CSV.
  • --skip_leading_rows : spécifie le nombre de lignes d'en-tête à ignorer en haut du fichier CSV. La valeur par défaut est 0 .
  • --quote : Le caractère de guillemet à utiliser pour inclure les enregistrements. La valeur par défaut est " . Pour n'indiquer aucun guillemet, utilisez une chaîne vide.
  • --max_bad_records : nombre entier qui spécifie le nombre maximal d'enregistrements incorrects autorisés avant l'échec de la totalité du travail. La valeur par défaut est 0 . Au maximum, cinq erreurs de tout type sont renvoyées quelle que soit la valeur --max_bad_records.
  • --ignore_unknown_values : lorsqu'il est spécifié, autorise et ignore les valeurs supplémentaires non reconnues dans les données CSV ou JSON.
  • --autodetect : lorsqu'il est spécifié, active la détection automatique du schéma pour les données CSV et JSON.
  • --time_partitioning_type : Active le partitionnement basé sur le temps sur une table et définit le type de partition. Les valeurs possibles sont HEURE , JOUR , MOIS et ANNÉE . Cet indicateur est facultatif lorsque vous créez une table partitionnée sur une colonne DATE , DATETIME ou TIMESTAMP . Le type de partition par défaut pour le partitionnement temporel est DAY .
  • --time_partitioning_expiration : un entier qui spécifie (en secondes) quand une partition basée sur le temps doit être supprimée. Le délai d'expiration correspond à la date UTC de la partition plus la valeur entière.
  • --time_partitioning_field : La colonne DATE ou TIMESTAMP utilisée pour créer une table partitionnée. Si le partitionnement basé sur le temps est activé sans cette valeur, une table partitionnée par temps d'ingestion est créée.
  • --require_partition_filter : lorsqu'elle est activée, cette option nécessite que les utilisateurs incluent une clause WHERE qui spécifie les partitions à interroger. Exiger un filtre de partition peut réduire les coûts et améliorer les performances. Pour plus d'informations, consultez Interrogation des tables partitionnées.
  • --clustering_fields : une liste séparée par des virgules d'un maximum de quatre noms de colonnes utilisée pour créer une table en cluster.

--destination_kms_key : clé Cloud KMS pour le chiffrement des données de la table.

Pour plus d'informations sur la commande bq load, consultez :

Pour plus d'informations sur les tables partitionnées, consultez :

Pour plus d'informations sur les tables en cluster, consultez :

Pour plus d'informations sur le chiffrement des tables, consultez :

Pour charger des données CSV dans BigQuery, saisissez la commande suivante :

  • l'emplacement est votre emplacement. L'indicateur --location est facultatif. Par exemple, si vous utilisez BigQuery dans la région de Tokyo, vous pouvez définir la valeur de flag's sur asia-northeast1 . Vous pouvez définir une valeur par défaut pour l'emplacement à l'aide du fichier .bigqueryrc.
  • le format est CSV.
  • jeu de données est un jeu de données existant.
  • table est le nom de la table dans laquelle vous chargez des données.
  • path_to_source est un URI Cloud Storage complet ou une liste d'URI séparés par des virgules. Les caractères génériques sont également pris en charge.
  • schéma est un schéma valide. Le schéma peut être un fichier JSON local ou il peut être saisi en ligne dans le cadre de la commande. Vous pouvez également utiliser l'indicateur --autodetect au lieu de fournir une définition de schéma.

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table nommée mytable dans mydataset . Le schéma est défini dans un fichier de schéma local nommé myschema.json .

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table nommée mytable dans mydataset . Le schéma est défini dans un fichier de schéma local nommé myschema.json . Le fichier CSV comprend deux lignes d'en-tête. Si --skip_leading_rows n'est pas spécifié, le comportement par défaut est de supposer que le fichier ne contient pas d'en-têtes.

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table partitionnée par date d'ingestion nommée mytable in mydataset . Le schéma est défini dans un fichier de schéma local nommé myschema.json .

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table partitionnée nommée mytable dans mydataset . La table est partitionnée sur la colonne mytimestamp. Le schéma est défini dans un fichier de schéma local nommé myschema.json .

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table nommée mytable dans mydataset . Le schéma est détecté automatiquement.

La commande suivante charge les données de gs://mybucket/mydata.csv dans une table nommée mytable dans mydataset . Le schéma est défini en ligne dans le format field:data_type , field:data_type .

Noter: Lorsque vous spécifiez le schéma à l'aide de l'outil de ligne de commande bq, vous ne pouvez pas inclure de type RECORD ( STRUCT ), vous ne pouvez pas inclure de description de champ et vous ne pouvez pas spécifier le mode de champ. Tous les modes de champ sont par défaut NULLABLE . Pour inclure des descriptions de champ, des modes et des types RECORD, fournissez un fichier de schéma JSON à la place.

La commande suivante charge les données de plusieurs fichiers dans gs://mybucket/ dans une table nommée mytable dans mydataset . L'URI Cloud Storage utilise un caractère générique. Le schéma est détecté automatiquement.

La commande suivante charge les données de plusieurs fichiers dans gs://mybucket/ dans une table nommée mytable dans mydataset . La commande inclut une liste séparée par des virgules d'URI Cloud Storage avec des caractères génériques. Le schéma est défini dans un fichier de schéma local nommé myschema.json .

Créez une tâche de chargement qui pointe vers les données sources dans Cloud Storage.

(Facultatif) Spécifiez votre emplacement dans la propriété location de la section jobReference de la ressource de travail.

La propriété URI source doit être entièrement qualifiée, au format gs:// bucket / object . Chaque URI peut contenir un caractère générique '*'.

Spécifiez le format de données CSV en définissant la propriété sourceFormat sur CSV .

Pour vérifier l'état du travail, appelez jobs.get( job_id *) , où job_id est l'ID du travail renvoyé par la requête initiale.

  • Si status.state = DONE , le travail s'est terminé avec succès.
  • Si la propriété status.errorResult est présente, la demande a échoué et cet objet inclura des informations décrivant ce qui s'est mal passé. Lorsqu'une requête échoue, aucune table n'est créée et aucune donnée n'est chargée.
  • Si status.errorResult est absent, le travail s'est terminé avec succès, bien qu'il puisse y avoir eu des erreurs non fatales, telles que des problèmes d'importation de quelques lignes. Les erreurs non fatales sont répertoriées dans la propriété status.errors de l'objet de travail renvoyé.

Les tâches de chargement sont atomiques et cohérentes si une tâche de chargement échoue, aucune donnée n'est disponible et si une tâche de chargement réussit, toutes les données sont disponibles.

En tant que meilleure pratique, générez un ID unique et transmettez-le en tant que jobReference.jobId lors de l'appel de jobs.insert pour créer une tâche de chargement. Cette approche est plus résistante aux pannes de réseau car le client peut interroger ou réessayer sur l'ID de travail connu.

L'appel de jobs.insert sur un ID de tâche donné est idempotent. Vous pouvez réessayer autant de fois que vous le souhaitez sur le même ID de tâche, et au plus une de ces opérations réussira.

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration C# dans le guide de démarrage rapide BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery C#.

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration de Go dans le guide de démarrage rapide de BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Go.

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration Java du guide de démarrage rapide BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API Java BigQuery.

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration de Node.js dans le guide de démarrage rapide BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Node.js.

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration PHP dans le guide de démarrage rapide de BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API PHP BigQuery.

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration Python dans le guide de démarrage rapide BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Python.

Utilisez la méthode Client.load_table_from_uri() pour charger des données à partir d'un fichier CSV dans Cloud Storage. Fournissez une définition de schéma explicite en définissant la propriété LoadJobConfig.schema sur une liste d'objets SchemaField.

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration Ruby dans le guide de démarrage rapide BigQuery à l'aide des bibliothèques clientes. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence de l'API BigQuery Ruby.


OpenStreetView ou points de CSV mais pas les deux affichés ? - Systèmes d'information géographique

(Conversion des coordonnées tabulaires en données ponctuelles)

Retour à la page d'aide des didacticiels SIG et de l'amp. Retour à la page d'accueil SAL.

(particulièrement recommandé si vos données sont en WGS84 et que vous devez les convertir en NAD83 ou NAD27)

ArcGIS vous permet d'utiliser une table d'informations pour afficher des points sur la carte. Pour ce faire, chaque enregistrement (ou ligne) du tableau doit contenir des informations pour un emplacement spécifique (par exemple, une coordonnée X et Y). Ce type de table de données peut provenir d'un récepteur GPS ou d'autres sources. Ces points X-Y peuvent être ensuite exportés vers un fichier de formes ou une géodatabase pour les convertir en une couche de données SIG réelle.

La première exigence est d'avoir un tableau dans le bon format. ArcMap lira un fichier .dbf, un fichier .txt (délimité par des tabulations) ou un fichier .csv (délimité par des virgules) mais ne pas un fichier Excel .xls (à partir d'ArcGIS 9.2, cela devrait changer). L'un des champs (colonnes) du tableau doit contenir les coordonnées X (ou longitude ou abscisse) et un autre champ doit contenir les coordonnées Y (ou latitude ou ordonnée). Ces deux champs doivent être numériques. Si vos données sont dans Excel, consultez les informations supplémentaires sur Comment passer d'Excel à ArcGIS.

Sélectionner Ajouter des données XY du Outils menu

Dans le Ajouter des données XY la fenêtre:

Choisissez une table Accédez à votre fichier de données X-Y

Champ X = <Champ de longitude> (quel que soit le nom de votre champ E-W)

Champ Y = <Champ de latitude> (quel que soit le nom de votre champ N-S)

Pour le Référence spatiale des coordonnées d'entrée | La description:

(par défaut, cela indiquera « Système de coordonnées inconnu »)

Cliquer sur Éditer(sous le La description boîte)

Dans le Propriétés de référence spatiale fenêtre, appuyez sur Sélectionner

Dans le Parcourir le système de coordonnées fenêtre de navigation jusqu'au système de coordonnées approprié

Systèmes de coordonnées courants utilisés à Washington :

Systèmes de coordonnées géographiques | Monde | WGS 1984

Systèmes de coordonnées projetées | UTM | Depuis 1927 | NAD 1927 UTM Zone 10N

Systèmes de coordonnées projetées | UTM | Depuis 1983 | NAD 1983 UTM Zone 10N

Systèmes de coordonnées projetées | Avion d'État | Depuis 1927 | NAD 1927 StatePlane

Washington Nord FIPS 4601

Systèmes de coordonnées projetées | Avion d'État | Depuis 1927 | NAD 1927 StatePlane

Washington South FIPS 4602

Projected Coordinate Systems | State Plane | Nad 1983| NAD 1983 StatePlane

Washington North FIPS 4601

Projected Coordinate Systems | State Plane | Nad 1983| NAD 1983 StatePlane

Washington South FIPS 4602

Back in the Spatial Reference Properties window, press d'accord

Back in the Add XY Data window, press d'accord

Optional: Export data to a shapefile (right-click on the X-Y data layer in

les Table des matières et choisissez Data | Export Data

Dans Export Data window:

Vérifier Use the same Coordinate System as cette layer's source data

Rename and/or change the storage location of the new shapefile

as desired in the Output shapefile boîte

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OpenStreetView or points from CSV but not both showing? - Systèmes d'information géographique

WeatherPy In this example, you'll be creating a Python script to visualize the weather of 500+ cities across the world of varying distance from the equator. To accomplish this, you'll be utilizing a simple Python library, the OpenWeatherMap API, and a little common sense to create a representative model of weather across world cities. Your objective is to build a series of scatter plots to showcase the following relationships: * Temperature (F) vs. Latitude * Humidity (%) vs. Latitude * Cloudiness (%) vs. Latitude * Wind Speed (mph) vs. Latitude Your final notebook must: * Randomly select au moins 500 unique (non-repeat) cities based on latitude and longitude. * Perform a weather check on each of the cities using a series of successive API calls. * Include a print log of each city as it's being processed with the city number and city name. * Save both a CSV of all data retrieved and png images for each scatter plot. As final considerations: * You must complete your analysis using a Jupyter notebook. * You must use the Matplotlib or Pandas plotting libraries. * You must include a written description of three observable trends based on the data. * You must use proper labeling of your plots, including aspects like: Plot Titles (with date of analysis) and Axes Labels. * See Example Solution for a reference on expected format. ## Hints and Considerations * You may want to start this assignment by refreshing yourself on the geographic coordinate system. * Next, spend the requisite time necessary to study the OpenWeatherMap API. Based on your initial study, you should be able to answer basic questions about the API: Where do you request the API key? Which Weather API in particular will you need? What URL endpoints does it expect? What JSON structure does it respond with? Before you write a line of code, you should be aiming to have a crystal clear understanding of your intended outcome. * A starter code for Citipy has been provided. However, if you're craving an extra challenge, push yourself to learn how it works: citipy Python library. Before you try to incorporate the library into your analysis, start by creating simple test cases outside your main script to confirm that you are using it correctly. Too often, when introduced to a new library, students get bogged down by the most minor of errors -- spending hours investigating their entire code -- when, in fact, a simple and focused test would have shown their basic utilization of the library was wrong from the start. Don't let this be you! * Part of our expectation in this challenge is that you will use critical thinking skills to understand how and why we're recommending the tools we are. What is Citipy for? Why would you use it in conjunction with the OpenWeatherMap API? How would you do so? * In building your script, pay att


How to calculate the distance between two points using python

hello everyone, I am a newbie on python. I am stuck by the calculation of distance between two points along a given line. My primary task is to calculate the distance among different points respectively and make some comparison. And I don't want to use network analyst. Any helps would be appreciated.Thanks

par DanPatterson_Re fatigué

Not to answer your question directly, but to throw you in the deep end.. you need to study how python interacts with arcmap, through the arcpy module. Begin exploring the arcpy functions and classes section of the help files and the code snippets. Of course you will have to determine whether you want the distances between just points that could form a line, the vertices of a polyline, point(s) you wish to put along a polyline, etc

by DarrenWiens2

This will give you the measure of the point on the line , from the start of the line. Repeat for both points and find the difference.

To calculate distance between two points, you could just do.

if it is along a line, you could just split the line with the points and use the length of the line for that

Hi Carl, many thanks for your hint. your kindness will be well rewarded

Here's a GitHub for finding the distance between two points using great circle distance:

There's also geopy, which has built-in methods:

You wouldn't even need to use ArcGIS to figure this out if you simply have a csv of point pairs to conduct the calculation.


Choosing the right dataset for your story

All four datasets report the number of cases and deaths, and some of them also include data with other useful features. Here’s a table that summarizes the main features present in each dataset (note that these features may vary between data sheets dans the same dataset):

États américains U.S. counties Global cases Total tests ICU / Ventilator use Hospitalizations
Johns Hopkins University *
Covid Tracking Project
USAFacts
The New York Times

* John Hopkins University uses testing and hospitalization data from COVID Tracking Project

Find more step-by-step COVID -19 data story recipes like this one. If you have questions about a story you’re working on, our free peer data review program is here to help.

Programs like these are part of the OpenNews COVID -19 community care package. If you’re using this story recipe, please let us know — we’d love to promote your work! If you’ve got a story recipe idea, we’d love to hear about it. Drop us a line at [email protected]


Is there a way for me to see who visits my site?

As an online store owner, you should have a basic idea of who your site visitors are. This can be useful information because it helps you determine and plan many aspects of your store and improve sales.

Fortunately, there are several tools available to you that help you gauge information about your site's visitors and customers. Shift4Shop Store Owners tend to use these three:

  • Shift4Shop Statistics Reporting (built-in to the cart on all plans )
  • Shift4Shop LiveStats (available as an add-on)
  • Google Analytics (available from Google)

Which one is more accurate?

While each of these tools report similaire data to each other, it's important to note that the chemin the data is collected differs in each. So let's have a quick look at how they each collect data and what they each are well suited for:

Shift4Shop Statistics Reporting

This is the standard traffic reporting that is included on tout Shift4Shop accounts. It analyses data by way of a special tracking cookie that runs on each page visit and records the applicable data.

This is a good gauge of boutique traffic in the fact that it is designed to record information based on your individual store pages as they are accessed.

Shift4Shop LiveStats

Also known as "SmarterStats," this traffic analysis tool is available as an add-on to all of our plans. (It's Free with Professional Plus plans or higher!) This tool differs from the standard reporting in the fact that it analyzes data taken from the store's server log files rather than from a tracking cookie on the store front pages.

Smarter Stats is a good gauge of placer traffic mainly because it analyzes tout coming into the site - at the serveur niveau. This includes bot and crawler traffic, visitor ISP information, individual filesize and request activity, store admin activity and more.

Google Analytics

Provided by Google (it's free!), this analytics program gathers data by way of a special javascript code that is added to your store front pages. As the javascript code runs, the google analytics program collects and analyses the data to give you insight of the store's activity.

Google Analytics is a good gauge of la toile traffic in the sense that it analyzes organic traffic to the site and offers additional insights into the visitor statistics including their geographic locations and session times. C'est aussi très useful for tracking the return on investment (ROI) of your various marketing campaigns.

Additional Information
As mentioned, each of these are reporting similar data, but data that itself is collected differently. Because of this, there are always going to be discrepancies between each of them. This is not to imply that one tool is more accurate than the other, but rather to point out that each tool may report on different components of the site.

For example, LiveStats will show incoming bot and crawler traffic, whereas Google Analytics and the built-in Shift4Shop Stats will not show bots. So you may see more hits on Smarter Stats than the other two. Similarly, Shift4Shop Stats and Smarter Stats will both show your admin traffic like CSV imports/exports and file manager uploads, but Google Analytics will not.

The point is that these tools should be used as a gauge to the site's traffic rather than a 100% accurate figure -- surtout if you're using a combination of the three at the same time.

What does the built-in Stats Report show?

Since it's the standard version included on all accounts, let's have a look at the built-in Traffic Stats reporting.

To access your store's built-in traffic statistics:

  1. Log into your Shift4Shop Online Store Manager
  2. Using the left hand navigation menu, go to Rapports >Statistics

This will take you to the store's Statistic Reports page which will provide you with a 30-day snapshot of the following:

  • Top Referrers - Last 30 Days
    Referrers are sites that directed first time visitors to your store. Typically the top most referrer will be your site. However, referrers can also include search engines, affiliated sites, or any other location in which the first time visitors landed on your store.
  • Top Browsers - Last 30 Days
    This line graph will show you a readout of the most common browsers accessing your site and how many visits were made on those browsers.
  • Visitors/Hits Daily - Last 30 Days
    This bar graph will show the number of hits and unique visitors to your site within the last 30 days.

Along the top of the page, you will see additional statistical reports that you can review. Clicking on these will take you to the report's page where you can view the data and also change date ranges for the data as needed.

Your additional statistic reports are:

  • Pages
    This report will show the number of times individual pages were accessed on your store within the selected time frame. A pie graph will show the top accessed pages for the time frame. To change the time frame, you can either select one of the Date Presets at the top left or otherwise set a range using the drop down calendars along the top right.
  • Referrers
    This report will show you referrer information for the site's visits. As mentioned previously, referrers are sites or resources that directed first-time visitors to your site. This is the same report shown as the "Top Referrers - Last 30 Days" report mentioned above, but you can change the date ranges as needed.
  • Browsers
    This report will show you browser information for the site's visits. This is the same report shown as the "Top Browsers - Last 30 Days" report mentioned above, but you can change the date ranges as needed.
  • Résolution
    This report will show you the recorded screen resolutions used by visitors to view your site within the selected time frame. As with the other reports, you can change the time frames as needed.
  • OS
    This report will show you the recorded operating systems (Windows, Linux, etc) used by visitors to view your site within the selected time frame. As with the other reports, you can change the time frames as needed.
  • Visitors/Hits (Daily)
    This report will show the daily visitors and hits recorded on the site. This is the same "Visitors/Hits - Last 30 Days" report mentioned previously, but you can change the date ranges as needed.
  • Visitors/Hits (Monthly)
    This report is similar to the above, but rather than showing each daily hit/visit as an individual row, it will show this as a cumulative amount. As with the other reports, you can change the time frames as needed.

What's the Difference Between Hits and Visits?

  • A "Visit" is a record of a connection to your site from an unique IP address. For example, a shopper going to your store. Their individual connection's IP address is recorded and marked as a visit.
  • A "Hit" is any request for a file from the server. So if a particular page contains 2 images and 2 two scripts, then this will count as 5 "hits" (one for the HTML page, one for each image and one for each script)
  • Bandwidth Usage
    This report will show the consumed bandwidth that was recorded on your store for the specified time frame. It will show an itemized list for the bandwidth consumed during each day of the time frame, and a total at the bottom.

What is bandwidth?

Bandwidth is the amount of data transfer used on the store. Files have a range of file data sizes. When a request is made for a file, that file is transferred from the server to the visitor's browser/computer.

So, using another example, let's say you have a page with 2 images on it. The page itself is 24 kilobytes large, and each image is about 500kb in size. The total combined size of the page and its images is 1024 kilobytes or 1 megabyte.

If this page is visited 100 times in a given timeframe, then the bandwidth usage would reflect 100 megabytes.

  • Conversion
    This report will show your site's conversion rates for a given timeframe. The report takes into consideration the total number of visitors to the site and factors in the total number of orders placed and completed to arrive at a percentage. For example, if you have 150 visitors and 30 orders were generated during that time, the conversion rate would be 20%

Each individual report can also be exported into CSV or printed out as needed. (With the exception of the Conversion report which can only be printed.)