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Conseils & Astuces ArcGIS Online - N°202

N°202 - Expressions de données ArcGIS Dashboards - Agréger dynamiquement des données

Dans ce précédent article, je vous présentais la notion très puissante d'expression de données dans ArcGIS Dashboards ainsi que l'interface permettant de les créer. Dans cet article, je vous propose plusieurs exemples d'expressions de données permettant d'agréger dynamiquement les données avant de les utiliser dans votre tableau de bord.

Exemple 1:

Je dispose d'une couche des hébergements AirBnB à Partis contenant notamment le type de propriété (Appartement, Maison, Loft, Bateau, ...), le type de logement (Logement entier, Chambre privée, Chambre partagée,...) ainsi que le prix de la nuitée. Je souhaite tout simplement agréger mes données selon le type de propriété et le type de logement, puis faire la moyenne du prix de la nuitée par catégorie. En standard dans ArcGIS Dashboard je peux agrégé par catégorie sur un seul champ ce qui ne conviendra pas. En revanche, une expression de données Arcade va me permettre de construire dynamiquement le jeu de données souhaité.

Cliquez sur l'image pour l'agrandir

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :


// Récupération du portail ArcGIS, ici ArcGIS Online
var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');

// Récupération de la couche d'entités d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '440753e53d144f9089b4c2debc566395',
    0,
    ['*'],
    false
);

// Filtrage pour ne garder que les types qui sont non nuls
var fs_filtered = Filter(fs, "(Type_de_propriete IS NOT NULL) AND (Type_de_logement IS NOT NULL)");

// Agrégation du jeu de données selon les types de propriété et de logement
var featuresStats = GroupBy(fs_filtered,
  [  // Champs d'agrégation
    { name: 'Type_de_propriete', expression: 'Type_de_propriete'},
    { name: 'Type_de_logement', expression: 'Type_de_logement'}
  ],
  [  // Statistique à renvoyer : la myenne du prix des nuitées
    { name: 'Nuitée_Moyenne', expression: 'Prix_nuitee', statistic: 'AVG' }
  ]
);

// Création du tableau pour les nouvelles entités
var new_features = []

for (var g in featuresStats) {
    var feat = {
        attributes: {
            "Type_de_propriete": g["Type_de_propriete"],
            "Type_de_logement": g["Type_de_logement"],
            "Nuitée_Moyenne": g["Nuitée_Moyenne"]
        }
    };
    Push(new_features,feat);
}

// Création du nouveau FeatureSet
var new_featureset = {
    fields: [
        // Schéma de la table
        { name: "Type_de_propriete", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Type_de_logement", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Nuitée_Moyenne", type: "esriFieldTypeDouble" },
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Vous pouvez par exemple le représenter dans votre tableau de bord à l'aide d'une liste :

Imaginons que vous souhaitiez une autre représentation comme un diagramme en séries par exemple. Il vous faudra alors disposer des combinaisons "Type de propriété" et "Type de logement" dans un seul et même champ. L'expression de données sera adaptée de la manière suivante :


// Récupération du portail ArcGIS, ici ArcGIS Online
var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');

// Récupération de la couche d'entités d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '440753e53d144f9089b4c2debc566395',
    0,
    ['*'],
    false
);

// Filtrage pour ne garder que les types qui sont non nuls
var fs_filtered = Filter(fs, "(Type_de_propriete IS NOT NULL) AND (Type_de_logement IS NOT NULL)");

// Agrégation du jeu de données selon les types de propriété et de logement
var featuresStats = GroupBy(fs_filtered,
  [  // Champs d'agrégation
    { name: 'Type_de_propriete', expression: 'Type_de_propriete'},
    { name: 'Type_de_logement', expression: 'Type_de_logement'}
  ],
  [  // Statistique à renvoyer : la myenne du prix des nuitées
    { name: 'Nuitée_Moyenne', expression: 'Prix_nuitee', statistic: 'AVG' }
  ]
);

// Création du tableau pour les nouvelles entités
var new_features = []

for (var g in featuresStats) {
    var feat = {
        attributes: {
            "Type": g["Type_de_propriete"] + " - " + g["Type_de_logement"],
            "Nuitée_Moyenne": g["Nuitée_Moyenne"]
        }
    };
    Push(new_features,feat);
}

// Création du nouveau FeatureSet
var new_featureset = {
    fields: [
        // Schéma de la table
        { name: "Type", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Nuitée_Moyenne", type: "esriFieldTypeDouble" },
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Vous pouvez maintenant le représenter dans votre tableau de bord à l'aide d'un diagramme en série :

Exemple 2:

Je dispose maintenant d'une couche contenant des informations sur les accidents sur la métropole de Rennes durant l'année 2022. Nous savons qu'il est possible de représenter des données en utilisant un champ de type Date et de les agréger par jour, par mois ou par année à l'aide des options adéquates de l'interface d'ArcGIS Dashboard. Imaginez maintenant que vous souhaitiez faire cette agrégation en fonction du jour de la semaine. dans ce cas, une expression de données Arcade sera la solution.

Cliquez sur l'image pour l'agrandir

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :


var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');

// Récupération de la couche d'entités d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    'ab9e8b72221b439daaf20334549363c8',
    0,
    ['*'],
    false
);

// Agrégation du jeu de données selon les jours de la semaine sur le
// champ Date_Accident
var featuresStats = GroupBy(fs,
  [  // On définit l'expression SQL permettant d'extraire le jour de la semaine
    { name: 'JourSemaine', expression: "EXTRACT(DOW FROM Date_Accident)"}
  ],
  [  // statistique à renvoyer : un comptage des lignes
    { name: 'Total', expression: '1', statistic: 'COUNT' }
  ]
);

// Création du tableau pour les nouvelles entités
var new_features = []

// Décodage de jour de la semaine 
for (var g in featuresStats) {
    var code_jour = g["JourSemaine"];
    var nom_jour = Decode(code_jour,
        0, "Dimanche",
        1, "Lundi",
        2, "Mardi",
        3, "Mercredi",
        4, "Jeudi",
        5, "Vendredi",
        6, "Samedi",
        "Inconnu"
    );

    var feat = {
        attributes: {
            "jour": nom_jour,
            "total": g["Total"]
        }
    };
    Push(new_features,feat);
}

// Création du nouveau FeatureSet
var new_featureset = {
    fields: [
        // Schéma de la table
        { name: "jour", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "total", type: "esriFieldTypeInteger" },
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut alors être utilisé dans un tableau de bord pour créer ce diagramme en série :

Exemple 3:

Dans ce dernier exemple, je dispose des observations de la couche iNaturalist du Living Atlas et de la couche des départements français. Je souhaite disposer d'un jeu de données qui dynamiquement compte le nombre d'observations par département. C'est ici, la relation spatiale entre les points des observations et les polygones des départements qui sera exploité par mon expression de données Arcade.

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :


var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');

// Récupération de la couche des départements
var fs_departements = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '694e1ed261b54a539b84cba47640b710',
    5,
    ['*'],
    true
);

// Récupération de la couche des observations iNaturalist
var fs_observations = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '99e3e9ccfaec422db6d4266569aa19d7',
    0,
    ['*'],
    false
);

// Création du tableau pour les nouvelles entités
var new_features = []

// On boucle sur chaque département
for (var dept in fs_departements) {
    // Récupérer les points qui intersectent ce polygone
    var pts = Intersects(dept, fs_observations);

    // On compte le nombre de points
    var nb_points = Count(pts);

    // On crée une nouvelle entités
    var feat = {
        attributes: {
            "Département": dept["NOM_DEP"],
            "Nb_Observations": nb_points
        }
    };
    Push(new_features,feat);
}

// Création du nouveau FeatureSet
var new_featureset = {
    fields: [
        // Schéma de la table
        { name: "Département", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Nb_Observations", type: "esriFieldTypeInteger" },
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut, par exemple, être utilisé dans un tableau de bord pour créer ce diagramme à secteurs :

A travers ces 3 exemples, vous avez pu découvrir comment utiliser des expressions de données avec Arcade pour agréger dynamiquement sur un ou plusieurs champ(s) ou selon des critères spatiaux. Il ne vous reste plus qu'à l'appliquer à vos propres cas d'usage.

Bonne route sur ArcGIS Online !

Pour retrouver l'ensemble des Conseils & Astuces ArcGIS Online, cliquez sur ce lien.

Conseils & Astuces ArcGIS Online - N°201

N°201 - Expressions de données ArcGIS Dashboards - Calculer dynamiquement des champs

Dans ce précédent article, je vous présentais la puissante notion d'expression de données dans ArcGIS Dashboards ainsi que l'interface permettant de les créer. Dans cet article, je vous propose maintenant de découvrir des exemples concrets de cas d'usages de ces expressions. Je vous présente plusieurs exemples d'expressions de données permettant de calculer des nouveaux champs avant de les ajouter dans votre tableau de bord.

Exemple 1:

Je dispose d'une couche contenant des informations issues de capteurs de températures. Ces températures sont exprimées en degrés Celsius mais, pour des enjeux d'internationalisation de mon tableau de bord, je veux également disposer d'un champ contenant ces valeurs en degrés Fahrenheit. Je veux également ne retenir que les capteurs qui sont actifs.

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :


var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');
// Récupération de la couche d'entités d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '0d3c42f93c974fbd93f9cc1560d08f81',
    0,
    ['*'],
    false
);

// Filtrage des équipements actifs uniquement
var featuresRecents = Filter(fs, "etat like 'actif'");

var new_features = [];

// Création des entités à mettre dans le nouveau FeatureSet
for (var f in featuresRecents) {
  var celsius = f["temperature_C"]
  // Conversion en degrés Fahrenheit
  var fahrenheit = (celsius * 9 / 5) + 32
  // On ajoute une nouvelle entités dans le tableau
  Push(new_features, {
      attributes: {
          "id_capteur": f["id_capteur"],
          "etat": f["etat"],
          "temperature_C": Round(f["temperature_C"],1),
          "temperature_F": Round(fahrenheit)
      }
  });
}

// Définition du nouveau FeatureSet
var def_new_featureset = {
    fields: [
        // Champs déjà présents dans la couche
        { name: "id_capteur", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "etat", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "temperature_C", type: "esriFieldTypeDouble" },
        // Nouveau champ
        { name: "temperature_F", type: "esriFieldTypeDouble" },
        
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(def_new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut alors être utilisé dans un tableau de bord pour créer cet indicateur :

Exemple 2:

Je dispose maintenant d'une table contenant des informations relatives à des pannes sur un réseau de fibre optique. On dispose d'une date de début de panne (DateDebut) et d'une date de réparation (DateReparation). L'objectif est de générer dynamiquement un jeu de données concernant uniquement les pannes du dernier mois et de calculer un champ supplémentaire correspondant au délais de répération (en nombre de jours).

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :

var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');
// Récupération de la table d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '3cd2e38946904d50af4f1b2dd113f78c',
    0,
    ['*'],
    false
);
     
// Calcul de la date limite (6 mois en arrière)
var unMoisAvant = DateAdd(Now(), -1, "months");

// Filtrage des enregistrements récents
var featuresRecents = Filter(fs, "DateReparation >= @unMoisAvant");

var new_features = [];

// Création des entités à mettre dans le nouveau FeatureSet
for (var f in featuresRecents) {
    var delai_resolution = null;
    if (!IsEmpty(f["DateDebut"]) && !IsEmpty(f["DateReparation"])) {
        delai_resolution = DateDiff(f["DateReparation"], f["DateDebut"], "days");
    }

    Push(new_features, {
        attributes: {
            "TypePanne": f["TypePanne"],
            "DateDebut": f["DateDebut"],
            "DateReparation": f["DateReparation"],
            "IdEquipement": f["IdEquipement"],
            "DelaisResolution": Round(delai_resolution,2)
        }
    });
}

// Création du nouveau FeatureSet
var new_featureset = {
    fields: [
        // Champs déjà présents dans la couche
        { name: "TypePanne", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "DateDebut", type: "esriFieldTypeDate" },
        { name: "DateReparation", type: "esriFieldTypeDate" },
        { name: "IdEquipement", type: "esriFieldTypeString" },
        // Nouveau champs à ajouter et à calculer
        { name: "DelaisResolution", type: "esriFieldTypeDouble" }
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut alors être utilisé dans un tableau de bord pour créer ce diagramme qui représente le délais moyen de réparation par type de panne pour le mois précédent :

Exemple 3 :

Je dispose maintenant d'une table contenant des informations (fictives) concernant des faits de délinquance. Au-delà du type de fait et de la description, ces derniers possèdent une date et une heure. L'objectif est d'ajouter à ce jeu de données indiquant si le fait s'est déroulé la nuit (0h-6h), le matin (6h-12h), l'après-midi (12h-18h) ou le soir (18h-0h).

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :

var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');
// Récupération de la couche d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    'e2b3e63cbfb34a2fbed4dae62d080ef3',
    0,
    ['*'],
    false
);

var new_features = [];

// Création des entités à mettre dans le nouveau FeatureSet
for (var f in fs) {
  // Récupération de l'heure du fait
  var heure = Hour(f["Date_Heure"])
  // Période de la journée
  var periode
  periode = IIf(heure < 6, 'nuit', IIf(heure < 12, 'matin', IIf(heure < 18, 'après-midi','soir')));

  Push(new_features, {
      attributes: {
          "Type_fait": f["Type_fait"],
          "Adresse": f["Adresse"],
          "Description": f["Description"],
          "Nb_Auteurs": f["Nb_Auteurs"],
          "Nb_Victimes": f["Nb_Victimes"],
          "Periode": periode,
      },
  });
}

// Définition du nouveau FeatureSet
var def_new_featureset = {
    fields: [
        // Champs déjà présents dans la couche
        { name: "Type_fait", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Adresse", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Description", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "Nb_Auteurs", type: "esriFieldTypeInteger" },
        { name: "Nb_Victimes", type: "esriFieldTypeInteger" },
        // Nouveau champ
        { name: "Periode", type: "esriFieldTypeString" }
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

return FeatureSet(def_new_featureset);

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut alors être utilisé dans un tableau de bord pour créer ces diagrammes qui représente la répartition des faits selon la période de la journée :

Exemple 4 :

Nous disposons d'un jeu de données contenant les signalements issus de l'application "Dans Ma Rue" mise à disposition des citoyens par la ville de Paris. Celle-ci contient le type et sous-type du signalement aibnsi qu'une date. L'objectif est d'ajouter un champ contenant le jour de la semaine afin de présenter des statistiques sur cet axe.

L'expression de données suivante pourra alors être utilisée :

var myportal = Portal('https://www.arcgis.com');
// Récupération de la couche d'origine
var fs = FeatureSetByPortalItem(
    myportal,
    '567c9ad9fbf04d1aac18bec41574cd78',
    0,
    ['adresse','datedecl','type','soustype'],
    false
);

var new_features = [];

// Création des entités à mettre dans le nouveau FeatureSet
for (var f in fs) {
  // Récupération du jour de la semaine
  var num_jour = ISOWeekday(f["datedecl"])
  // Codage du nom du jour
  var nom_jour = Decode(num_jour, 1, 'Lundi', 2, 'Mardi', 
                        3, 'Mercredi',  4, "Jeudi", 5 , "Vendredi",
                        6, "Samedi", 7, "Dimanche","");

  Push(new_features, {
      attributes: {
          "adresse": f["adresse"],
          "datedecl": f["datedecl"],
          "type": f["type"],
          "soustype": f["soustype"],
          "num_jour": num_jour,
          "nom_jour": nom_jour
      },
  });
}

// Définition du nouveau FeatureSet
var def_new_featureset = {
    fields: [
        // Champs déjà présents dans la couche
        { name: "adresse", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "datedecl", type: "esriFieldTypeDate" },
        { name: "type", type: "esriFieldTypeString" },
        { name: "soustype", type: "esriFieldTypeString" },
        // Nouveaux champs
        { name: "num_jour", type: "esriFieldTypeInteger" },
        { name: "nom_jour", type: "esriFieldTypeString" }
    ],
    // Ici nous créons une table (sans géométrie)
    geometryType: "",
    features : new_features
};

// On retourne le FeatureSet en le triant sur le numéro du jour afin
// d'avoir ensuite un tri correct du lundi au dimanche dans le diagramme
return OrderBy(FeatureSet(def_new_featureset), 'num_jour ASC');

Le jeu de données généré est alors le suivant :

Il peut alors être utilisé dans un tableau de bord pour créer ce diagramme qui représente la répartition des signalement selon le type et le jour dans la semaine :

A travers ces 4 exemples, vous avez pu découvrir comment utiliser des expressions de données avec Arcade pour calculer dynamiquement un ou plusieurs champ(s) supplémentaire(s). Il ne vous reste plus qu'à l'appliquer à vos propres cas d'usage.

Bonne route sur ArcGIS Online !

Pour retrouver l'ensemble des Conseils & Astuces ArcGIS Online, cliquez sur ce lien.

Le samedi, c'est Map Story !

En ce jour de départ du Tour de France 2025, j'ai retenu ce récit cartographique original qui s'appuie sur le parcours de l'épreuve cycliste la plus populaire au monde pour parler des aspects géologiques des territoires traversés par les coureurs.

La StoryMap restitue le contenu du document "Tour de France 2025/ Aide au commentaire géologique" rédigé par Patrick De Wever et Pierre Thomas, professeurs émérites, avec la collaboration de divers experts, il décrit, étape par étape, les particularités des lieux traversés.

Le document aborde une large gamme de sujets, notamment :

La géologie et la formation des paysages, par exemple l'origine des terrils, des monts des Flandres, de la craie, ou des massifs volcaniques comme la Chaîne des Puys.
Les ressources naturelles et leur exploitation, incluant le charbon, la pierre de Caen, les ardoises, l'ocre, ou le sel.
Les impacts humains et environnementaux, comme les catastrophes minières (Courrières en 1906), la gestion de l'eau (puits artésiens, polders, wateringues), ou les risques naturels (éboulements de Séchilienne).
Le patrimoine culturel et historique lié à la géologie, tel que les terrils classés UNESCO, les carrières souterraines utilisées pendant la Première Guerre mondiale, l'architecture flamande, ou les châteaux emblématiques.

Il a été intéressant d'en faire une StoryMap ArcGIS pour plusieurs raisons :

Visualisation géographique enrichie : La StoryMap permettrait de placer directement sur une carte interactive les lieux et phénomènes décrits (catastrophes minières, sites archéologiques, carrières, etc.), améliorant la compréhension spatiale et suivant l'itinéraire du Tour.
Intégration multimédia immersive : En combinant le texte avec les nombreuses photos déjà présentes, et la possibilité d'ajouter des vidéos, la StoryMap offrirait une expérience plus riche et engageante.
Narration guidée et exploration : La structure du document, organisée par étapes du Tour, se prête parfaitement à une narration séquentielle, tout en permettant une exploration libre des informations géographiques et thématiques.
Accessibilité et pédagogie : Une StoryMap rendrait les informations complexes plus accessibles et attrayantes pour un public large, y compris les amateurs du Tour ou les passionnés de géographie, transformant un guide textuel en une expérience interactive et visuellement captivante.
Valorisation du patrimoine : C'est un excellent outil pour promouvoir et encourager la découverte du patrimoine naturel, minier et culturel mentionné par les auteurs.

D'un point de technique, ce récit cartographique a été configuré à l'aide d'ArcGIS StoryMaps avec des contenus hébergés sur ArcGIS Online la plateforme SaaS d'Esri.

Le samedi, c'est Map Story !

Ce samedi, direction le cœur de la vallée de la Dordogne, ou plutôt… ce qu’il en reste avant que les eaux ne l’engloutissent au début des années 1950. La vallée de Bort-les-Orgues était habitée, traversée de routes, sillonnée par une voie ferrée, dominée par le château de Val et ponctuée de hameaux aujourd’hui disparus.

Crédit Image: Lucien ROULLAND / ADT Corrèze

Cette semaine, la StoryMap ArcGIS que je vous propose de découvrir vous invite à remonter le temps et à plonger dans l'histoire de ce territoire englouti.

Une plongée dans les années 1940, au moment même où le barrage sortait de terre.
Des orthophotographies aériennes de 1947, géoréférencées avec soin, permettent aujourd’hui de dévoiler ce qui se cachait sous les eaux.
Des points de vue comparatifs, entre images historiques et paysage actuel, révèlent la transformation radicale du territoire.
Un barrage monumental, mis en eau en 1951, qui a redessiné durablement le visage de la vallée.

Personnellement, j'avais eu l'occasion de visiter ce site dans le cadre d'une classe verte (oui je sais ça date) mais j'ai redécouvert via ce récit cartographique plusieurs points que j'avais totalement oublié :

le village de Port-Dieu, effacé des cartes mais pas des mémoires,
la vallée de Mialet, quelques instants avant l'inondation,
le château de Val, sauvé in extremis par une modification du niveau d’eau,
et tout un réseau d’infrastructures désormais invisibles à l’œil nu.

Au-delà des images parfois saisissantes, cette StoryMap est aussi une belle démonstration de ce que permettent les outils ArcGIS lorsqu’ils sont mis au service de la mémoire territoriale. La superposition de couches anciennes, le géoréférencement précis, la narration interactive... tout concourt à une immersion profonde dans le passé cartographié.

Même vieilles de 60 ans, ces images nous parlent encore. Elles nous montrent, avec pudeur et précision, la perte d’un monde que seule la cartographie permet aujourd’hui de faire revivre.

D'un point de technique, cette narration cartographique a été configurée à l'aide d'ArcGIS StoryMaps avec des contenus hébergés sur ArcGIS Online la plateforme SaaS d'Esri.