Projet de traitement et d'analyse des données essentielles de la commande publique. Il permet de récupérer les données au format JSON, de les traiter et de les convertir au format CSV pour une meilleure utilisation. Il inclut également des fonctionnalités de visualisation de données géographiques.

Outil dédié à la manipulation et à l'analyse de fichiers CSV. Il permet aux utilisateurs d'importer, de visualiser et de traiter des données tabulaires de manière simple et efficace. Idéal pour les professionnels ayant besoin d'extraire, nettoyer ou transformer des données sans compétences techniques avancées.

Bibliothèque Rust dédiée à l'accélération de la lecture et de l'écriture de fichiers CSV en exploitant les instructions SIMD. Conçue pour traiter rapidement de grands volumes de données tabulaires, elle offre des lecteurs et écrivains optimisés pour des cas d'usage exigeants en performance, comme l'analyse de données massives ou le traitement en temps réel. Moins flexible que des solutions classiques, elle privilégie la vitesse au détriment de certaines fonctionnalités avancées.

Bibliothèque Go conçue pour simplifier la gestion et l'écriture de données dans des fichiers CSV. Elle permet de créer des fichiers CSV avec des en-têtes personnalisés, d'y ajouter des lignes de données de manière structurée et de définir un emplacement de sortie pour les fichiers générés. Idéale pour les développeurs souhaitant automatiser la collecte ou le traitement de données sous forme de tableaux.

JPanda est une librairie Java dédiée à la manipulation et à l'analyse de données structurées sous forme de dataframes. Elle permet de charger, visualiser et transformer des données issues de fichiers CSV ou de tableaux en mémoire. Les utilisateurs peuvent effectuer des sélections, des calculs statistiques, des groupements et des agrégations pour extraire des informations pertinentes. L'outil est particulièrement adapté aux développeurs et data scientists souhaitant automatiser des traitements de données sans recourir à des solutions lourdes.

Pipeline dédiée à la gestion et au traitement des données du projet ANAIS, spécifiquement pour l'étape Helios. Elle automatise l'extraction, la transformation et le chargement des données depuis des sources variées (bases de données, fichiers CSV) vers des vues SQL structurées. Les données sont historisées, analysées et exportées sous forme de fichiers CSV pour répondre aux besoins réglementaires et opérationnels des acteurs du secteur sanitaire et social.

Le projet camino-imports-geojson est dédié à l'importation, au nettoyage et à la transformation de données géospatiales. Il permet de créer des fichiers GeoJSON à partir de divers formats de données, notamment CSV, et de nettoyer et dédupliquer les objets géographiques. Cet outil facilite le traitement et l'intégration de données géospatiales dans des systèmes d'information géographique (SIG).

Ce projet est un workflow de traitement de données qui permet de collecter des données depuis data.gouv.fr, de les envoyer à un serveur Linkproxy, d'extraire des métadonnées à partir de fichiers CSV et de stocker ces métadonnées dans Elasticsearch.

Ce projet est dédié au pré-traitement de jeux de données pour une utilisation dans l'apprentissage automatique. Il prend en entrée des fichiers CSV et effectue plusieurs tâches de pré-traitement, telles que le recodage de variables catégorielles, l'éclatement aléatoire des données et la mise à l'échelle des variables prédictives.

Explore.data.gouv.fr est une interface utilisateur permettant d'explorer et de visualiser des données publiques issues de fichiers CSV. L'outil facilite l'analyse interactive de jeux de données, leur filtrage et leur représentation sous forme de tableaux ou de graphiques. Il s'intègre avec csvapi pour charger et traiter les données à la volée, offrant une expérience utilisateur intuitive pour les citoyens, chercheurs ou administrations souhaitant consulter des données ouvertes.