cartiflette

Les fonds de carte officiels français, en une ligne de code.

Contours officiels de l'IGN (ADMIN EXPRESS COG CARTO) enrichis des métadonnées de l'Insee : communes, arrondissements municipaux, départements, régions, bassins de vie, zones d'emploi, unités urbaines, aires d'attraction des villes, avec ou sans les DROM rapprochés de la métropole.

Installation

pip install cartiflette

Python 3.10 ou plus récent.

Utilisation

from cartiflette import carti_download

departements = carti_download(
    values="France",
    borders="DEPARTEMENT",
    filter_by="FRANCE_ENTIERE_DROM_RAPPROCHES",
    year=2026,
    simplification=50,
)
departements.plot("POPULATION")

• borders : niveau des contours (COMMUNE, COMMUNE_ARRONDISSEMENT, DEPARTEMENT, REGION, BASSIN_VIE, ZONE_EMPLOI, UNITE_URBAINE, AIRE_ATTRACTION_VILLES).
• filter_by et values : zone couverte, par exemple filter_by="REGION" et values=["11", "84"], ou filter_by="FRANCE_ENTIERE" et values="France". Les codes de région sous 10 s'écrivent indifféremment 1, "1" ou "01".
• simplification : 0 (contours complets) ou 50 (plus léger).
• year : millésime du Code officiel géographique.

Le résultat est un GeoDataFrame geopandas (EPSG:4326).

Formats : GeoParquet d'abord

Chaque niveau est publié en GeoParquet dans un seul fichier, que DuckDB lit partiellement : seules les parties correspondant aux valeurs demandées sont téléchargées (environ 2 Mo pour les communes d'un département). Le client lit le GeoParquet dès qu'il existe, même si vectorfile_format="geojson" est demandé (un avertissement l'indique). Pour les millésimes publiés seulement en GeoJSON (2022), le client le détecte et lit le GeoJSON.

Aucun fichier GeoJSON n'est publié à partir de 2025 : force=True, qui force la lecture du GeoJSON, ne vaut que pour les millésimes qui en ont (2022). Pour obtenir du GeoJSON des millésimes récents, par exemple depuis R ou JavaScript, utiliser l'API : https://cartiflette-api.lab.sspcloud.fr/v1/geojson.

Rester dans DuckDB

Toute la lecture est faite avec DuckDB. Avec engine="duckdb", le résultat reste une relation DuckDB, pour continuer en SQL sans passer par geopandas :

communes = carti_download(
    values=["11", "84"],
    borders="COMMUNE",
    filter_by="REGION",
    year=2026,
    engine="duckdb",
)
communes.aggregate("INSEE_REG, sum(POPULATION)")

Proxy

Déclarer la variable d'environnement https_proxy : elle est transmise à DuckDB.

import os

os.environ["https_proxy"] = "http://mon-proxy:8080"

En savoir plus

• Site de cartiflette : exemples et cas d'usage, aussi en R et en JavaScript.
• Dépôt GitHub : pipeline de production et documentation technique.

cartiflette est un projet collaboratif lancé par des agents de l'État dans le cadre du Programme 10 %. Pour contribuer, voir CONTRIBUTING.md.