Quels sont les oiseaux les plus observés ?

Objectif du scénario

Répondre à la question : Quels sont les oiseaux les plus observés ?

Compétences développées

Calcul d'abondance

Représentation graphique

Test statistiques

Déroulement de l'analyse étape par étape

1. Poser la question de recherche

Répondre à la question : Quels sont les oiseaux les plus observés ?

2. Importer les données

Afin de répondre à cette question, nous allons avoir besoin des données de Vigie-Nature École relatives au protocole Oiseaux des jardins.

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime
import seaborn as sns

Oiseau = pd.read_csv('Oiseau.csv')
Oiseau

	Unnamed: 0	numero_observation	zonepk	date_observation	code_postal_etablissement	ville_etablissement	latitude	longitude	espece	nombre_individus	...	heure_fin	type_de_milieu	surface_zone	distance_bois	distance_prairie	distance_champ	pourcentage_milieux_urbanisés_200m	departement	region	academie
0	0	94923	91804	2015-11-17	92000	Nanterre	48.8825	2.20161	Huppe fasciée	0	...	11:50:39	01_Urbain	02_21 à 100 m2	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	1.0	Hauts-de-Seine	Île-de-France	Académie de Versailles
1	1	94923	91804	2015-11-17	92000	Nanterre	48.8825	2.20161	Accenteur mouchet	0	...	11:50:39	01_Urbain	02_21 à 100 m2	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	1.0	Hauts-de-Seine	Île-de-France	Académie de Versailles
2	2	94923	91804	2015-11-17	92000	Nanterre	48.8825	2.20161	Gobemouche gris	0	...	11:50:39	01_Urbain	02_21 à 100 m2	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	1.0	Hauts-de-Seine	Île-de-France	Académie de Versailles
3	3	94923	91804	2015-11-17	92000	Nanterre	48.8825	2.20161	Bergeronnette grise	0	...	11:50:39	01_Urbain	02_21 à 100 m2	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	1.0	Hauts-de-Seine	Île-de-France	Académie de Versailles
4	4	94923	91804	2015-11-17	92000	Nanterre	48.8825	2.20161	Bruant jaune	0	...	11:50:39	01_Urbain	02_21 à 100 m2	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	05_au-delà de 2 km	1.0	Hauts-de-Seine	Île-de-France	Académie de Versailles
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
155299	155299	104099	92799	2021-02-04	28110	Lucé	48.4385	1.46539	Chardonneret élegant	0	...	15:35:00	01_Urbain	02_21 à 100 m2	01_moins de 50 m	03_501 à 1000 m	05_au-delà de 2 km	1.0	Eure-et-Loir	Centre-Val de Loire	Académie d'Orléans-Tours
155300	155300	104099	92799	2021-02-04	28110	Lucé	48.4385	1.46539	Chardonneret élegant	0	...	15:35:00	01_Urbain	02_21 à 100 m2	01_moins de 50 m	03_501 à 1000 m	05_au-delà de 2 km	1.0	Eure-et-Loir	Centre-Val de Loire	Académie d'Orléans-Tours
155301	155301	104099	92799	2021-02-04	28110	Lucé	48.4385	1.46539	Hirondelle rustique	0	...	15:35:00	01_Urbain	02_21 à 100 m2	01_moins de 50 m	03_501 à 1000 m	05_au-delà de 2 km	1.0	Eure-et-Loir	Centre-Val de Loire	Académie d'Orléans-Tours
155302	155302	104099	92799	2021-02-04	28110	Lucé	48.4385	1.46539	Hirondelle rustique	0	...	15:35:00	01_Urbain	02_21 à 100 m2	01_moins de 50 m	03_501 à 1000 m	05_au-delà de 2 km	1.0	Eure-et-Loir	Centre-Val de Loire	Académie d'Orléans-Tours
155303	155303	104099	92799	2021-02-04	28110	Lucé	48.4385	1.46539	Pie bavarde	0	...	15:35:00	01_Urbain	02_21 à 100 m2	01_moins de 50 m	03_501 à 1000 m	05_au-delà de 2 km	1.0	Eure-et-Loir	Centre-Val de Loire	Académie

155304 rows × 21 columns

3. Manipuler les données

Maintenant que vous avez toutes les données, il va falloir les résumer car il y a plus de 15 000 lignes. Nous allons commencer par calculer la somme totale du nombre d'oiseaux vus pour chaque espèces.

Abondance = pd.DataFrame({
    'nombre_individus': Oiseau.groupby(['espece'])['nombre_individus'].sum()
})

Abondance

	nombre_individus
espece
Accenteur mouchet	192
Bergeronnette grise	329
Bouvreuil pivoine	45
Bruant jaune	6
Bruant zizi	11
Chardonneret élegant	802
Choucas des tours	786
Corneille noire	2100
Crapaud commun	17
Fauvette à tête noire	128
Geai des chênes	95
Gobemouche gris	89
Grimpereau des jardins	36
Grive draine	21
Grive mauvis	19
Grive musicienne	168
Grosbec casse-noyaux	40
Hirondelle de fenêtre	264
Hirondelle rustique	260
Huppe fasciée	11
Hérisson d Europe	8
Hérisson d'Europe	1
Linotte mélodieuse	4
Lézard des murailles	80
Martinet noir	332
Merle noir	1747
Moineau domestique	3807
Moineau friquet	220
Mésange bleue	1626
Mésange charbonnière	2146
Mésange huppée	62
Mésange noire	277
Mésange nonnette	142
Mésange à longue queue	139
Perruche à collier	152
Pic vert	44
Pic épeiche	50
Pic épeichette	12
Pie bavarde	1407
Pigeon biset domestique	2907
Pigeon ramier	1593
Pinson des arbres	1065
Pinson du Nord	34
Pouillot véloce	87
Rainette verte	1
Roitelet huppé	19
Rougegorge familier	1114
Rougequeue noir	115
Rougequeue à front blanc	23
Serin cini	16
Sittelle torchepot	44
Tarin des aulnes	59
Tourterelle turque	1052
Troglodyte mignon	138
Verdier d Europe	502
Verdier d'Europe	54
Écureuil roux	87
Épervier d Europe	18
Épervier d'Europe	0
Étourneau sansonnet	2174

Nous allons maintenant trier les espèces d'oiseaux pour afficher en premier les plus abondantes.

Abondance = Abondance.sort_values(by='nombre_individus', ascending=False)
Abondance

	nombre_individus
espece
Moineau domestique	3807
Pigeon biset domestique	2907
Étourneau sansonnet	2174
Mésange charbonnière	2146
Corneille noire	2100
Merle noir	1747
Mésange bleue	1626
Pigeon ramier	1593
Pie bavarde	1407
Rougegorge familier	1114
Pinson des arbres	1065
Tourterelle turque	1052
Chardonneret élegant	802
Choucas des tours	786
Verdier d Europe	502
Martinet noir	332
Bergeronnette grise	329
Mésange noire	277
Hirondelle de fenêtre	264
Hirondelle rustique	260
Moineau friquet	220
Accenteur mouchet	192
Grive musicienne	168
Perruche à collier	152
Mésange nonnette	142
Mésange à longue queue	139
Troglodyte mignon	138
Fauvette à tête noire	128
Rougequeue noir	115
Geai des chênes	95
Gobemouche gris	89
Pouillot véloce	87
Écureuil roux	87
Lézard des murailles	80
Mésange huppée	62
Tarin des aulnes	59
Verdier d'Europe	54
Pic épeiche	50
Bouvreuil pivoine	45
Pic vert	44
Sittelle torchepot	44
Grosbec casse-noyaux	40
Grimpereau des jardins	36
Pinson du Nord	34
Rougequeue à front blanc	23
Grive draine	21
Grive mauvis	19
Roitelet huppé	19
Épervier d Europe	18
Crapaud commun	17
Serin cini	16
Pic épeichette	12
Bruant zizi	11
Huppe fasciée	11
Hérisson d Europe	8
Bruant jaune	6
Linotte mélodieuse	4
Rainette verte	1
Hérisson d'Europe	1
Épervier d'Europe	0

4. Visualiser les données

Enfin nous pouvons construire un graphique à partir de ce classement.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 15))
ax = sns.barplot(x=Abondance['nombre_individus'], y=Abondance.index)