LE LOGICIEL
Un outil open source pour l’analyse des données virales avec Python™
PyCoA (Python Covid Analysis) est un ensemble de code Python™ qui fournit :
- un accès simple aux bases de données sur la Covid19 ;
- des outils pour représenter et analyser les données de la Covid19, comme des séries temporelles ou des cartes.
Cet environnement est pensé pour être accessible à des non-spécialistes : des lycéen·nes qui apprennent Python™, des étudiant·es, des journalistes scientifiques, voire même des chercheurs et chercheuses qui ne sont pas famillier·es avec l’extraction de données. Des analyses simples peuvent être directement effectuées, et des analyses plus poussées peuvent être produites par les personnes habituées à programmer en Python™.
L’outil PyCoA assure l’accès à plusieurs bases de données et fourni un format standardisé pour les données. Il assure par ailleurs une jointure transparente avec des bases concernant géo-localisation (gestion des noms de pays ou de régions, possibilité de jointures sur des bases avec des description différentes, création de cartes). Ces informations de géolocalisation peuvent par ailleurs être utilisées pour d’autres application en dehors des aspects Covid19.
Exemples
Installation
L’outil PyCoA est pensé pour être utilisé dans un environnement jupyter, installé localement ou bien sur un serveur distant (comme le propose par exemple google colaboratory ou binder). Cela en simplifie l’installation et assure grâce à la librairie Bokeh des sorties graphiques performantes avec très peu de lignes de code pour l’utilisateur comme en attestent les quelques lignes de code suivantes et les sorties associées.
import coa.front as cf cf.plot(where=['France', 'Italy', 'United kingdom']) cf.map(where='world',what='daily',when='01/04/2020') cf.hist(where='middle africa', which='tot_confirmed',what='cumul') cf.get(where='usa', what='daily', which='tot_recovered',output='pandas')
LES AUTEURS
Une équipe de chercheurs
Tristan Beau
Maître de conférences à Université de Paris, UFR de physique, laboratoire LPNHE (Laboratoire de Physique Nucléaire et Hautes Énergie, UMR 7858)
Julien Browaeys
Maître de conférences à Université de Paris, UFR de physique, laboratoire MSC (Matière et Systèmes Complexes, UMR 7057)
Olivier Dadoun
Ingénieur de recherche, CNRS/IN2P3, laboratoire LPNHE (Laboratoire de Physique Nucléaire et Hautes Énergie, UMR 7858)
Le projet PyCoA est sous licence MIT.
On parle de nous…
- Sur le site MODCOV19 du CNRS : Modélisation et Covid-19 PyCoa : Python Covid analysis
- Dans le journal Acteurs Publics L’héritage du “Hackathon Covid” passé à la loupe
- Dans les actualités du LPNHE – Laboratoire de Physique Nucléaire et Hautes Énergies (juillet 2021) : Pycoa, un logiciel pour mieux comprendre la pandémie due à la Covid-19
- Dans les actualités de Sorbonne Université (juillet 2021) : PyCoa : un logiciel gratuit d’analyse des données de la Covid-19
- Dans les actualités de l’UFR de physique de Université de Paris (juillet 2021) : «Un logiciel pour mieux comprendre la pandémie»
- Dans les actualités de Université de Paris (juin 2021) : «Un logiciel pour mieux comprendre la pandémie»
- au 22ème salon culture et jeux mathématiques (mai 2021) :
https://salon-math.fr/2021/04/14/pycoa/ - à l’hackathon covid – lutter ensemble (avril 2021) :
https://forum.hackathon-covid.fr/t/3a-pycoa-une-analyse-python-des-donnees-covid-pour-tous/251 - à l’hackathon Data Against Covid-19 (avril 2020) :
