Pyvoa (ex-PyCoa) : Python Virus Open Analysis

Pyvoa (Python Virus Open Analysis), anciennement PyCoa, est une bibliothèque Python libre (licence MIT) qui donne un accès direct et uniformisé aux données épidémiologiques de la COVID-19 et d'autres maladies virales (mpox, rougeole, Ebola). Elle s'adresse à celles et ceux qui veulent s'approprier ces données plutôt que consulter un tableau de bord : lycéens et étudiants qui apprennent Python, journalistes de données, analystes, chercheurs peu familiers de l'extraction de données.

Pyvoa interroge 23 bases (JHU, OWID, Santé publique France, RKI, DPC, Sciensano…) et les restitue toutes dans le même format, en pandas ou geopandas. Sa couche de géolocalisation fait correspondre les noms de pays, de régions et de départements, quelles que soient la casse ou les accents. Quelques lignes suffisent pour obtenir une série temporelle, un histogramme ou une carte (backends matplotlib et bokeh).

Données de data.gouv.fr utilisées

• spf : indicateurs départementaux de Santé publique France (synthèse des indicateurs, dépistage SI-DEP et mutations, vaccination) ;
• spfnational : les mêmes indicateurs à l'échelle nationale ;
• sumeau : surveillance du SARS-CoV-2 dans les eaux usées (SUM'Eau).

Reproductibilité : par défaut, pyvoa lit une copie figée de chaque fichier source, déposée sur Zenodo, si bien qu'une analyse reste reproductible même après l'arrêt de la publication par le producteur. Un mode « live » (pf.setlive(True)) lit directement les fichiers de data.gouv.fr.

Exemple : décès hospitaliers cumulés pour 1000 habitants, par département de France métropolitaine.

pip install pyvoa-full

import pyvoa.front as pf
pf.setwhom('spf')
pf.setvis('matplotlib')
pf.map(where='Métropole', which='tot_dchosp', option='normalize:pop1k')

• Présentation du projet : https://pyvoa.org
• Code : https://github.com/pyvoa/pyvoa
• Archive Software Heritage : https://archive.softwareheritage.org/browse/origin/?origin_url=https://github.com/pyvoa/pyvoa
• Documentation : https://pyvoa.github.io/pyvoa/
• PyPI : https://pypi.org/project/pyvoa/
• DOI : 10.5281/zenodo.21829901

Auteurs : Tristan Beau, Julien Browaeys, Olivier Dadoun.