Проект УИК Республики Башкортостан

Внимание: Эти данные устарели! Актуальные (2013 г.) данные по УИК собираются в проекте УИК ГЕО, присоединяйтесь, нам нужно ваше участие.

• Центральная избирательная комиссия Республики Башкортостан
• Перечни участков (Файл:Uik-bashkortostan.zip) — исходники

Схема работы

Смотри Проект УИК России
Смотри Типовой проект по местоположению УИКов

Уфа

Файл:Uik-ufa.zip — исходники по Уфе + черновой вариант shp файла.

Если берёте район, то впишите себя в таблицу, что бы никто больше не взялся за него.

Район	Кто делает	Прогресс	Полученный SHP-файл
Демский	yellow_sky	100%	Файл:Ufa-demsky-geocoded.zip
Калининский	yellow_sky	100%	Файл:Ufa-kalininsky-geocoded.zip
Кировский	yellow_sky	100%	Файл:Ufa-kirovsky-geocoded.zip
Ленинский	yellow_sky	100%	Файл:Ufa-leninsky-geocoded.zip
Октябрьский	yellow_sky	60%
Орджоникидзевский	yellow_sky	60%
Советский	yellow_sky	60%

Описание процесса

Как видно из приложенных pdf, все таблицы имеют четкую структуру:

No ИУ	Адрес избирательного участка	Телефон ИУ	Описание избирательного участка

Нам пригодятся первые три поля. Назовем их number, addr_vote, phone. К сожалению, во всех районах города разная форма записи адреса. Попытаемся привести её к единой.

Конвертирование в CSV

Для начала необходимо конвертировать все таблицы из PDF в более пригодный для работы формат CSV. К сожалению, я не нашел ни одного нормального варианта такой конвертации (Может кто подскажет???).
Рабочей вариант: Windows 7, Acrobat Reader 9.5, LibreOffice Calc 3.4.2. В Reader'e выбираем все, копируем, и вставляем в Calc. (Вариант с Calc 3.4.5 и Acrobat Reader 9.47 под Linux почему то не работает)
Внимание: Необходимо удалить поле 'Описание избирательного участка', и переименовать первые три поля. Перед экспортом в CSV убедитесь, что у вас нет лишних полей, которые могут возникать при копировании таблицы из PDF. При экспорте лучше использовать кодировку UTF-8.
Результат: Файл:Ufa-csv.zip - готовые CSV файлы

Конвертирование в SHP

Конвертировать можно с помощью плагина RuGeocoder. Для этого необходимо запустить инструмент "CSV to SHP converter" и выбрать исходный csv файл. При желании можно указать месторасположение результирующего shp файла. В результате конвертации, будет получен точечный shp файл с той же самой атрибутикой, и нулевыми координатами. Так же к атрибутике будут добавлены пустые поля типа string: settlement, street, building_n и geocoded. Данные поля можно будет использовать в целях подготовки адреса для геокодера.

Обработка адреса

Обработку адреса удобно выполнить с помощью FieldPyculator.
Так как в каждом файле один район Уфы, то поле settlement можно не заполнять.
Для ufa-demsky
street:

street = <addr_vote>.split(",")[0]
value = street.replace(u'ул.', '').strip()

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.
house_num:

try:
	num = <addr_vote>.split(",")[1]
	value =  num.lstrip().split(" ")[0]
except:
	value = 'Error'

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.

Для ufa-kalininsky
street:

value = <addr_vote>.split(",")[3]

После обработки необходимо руками поправить 1 запись.
house_num:

try:
	value = <addr_vote>.split(",")[4]
except:
	value = "Error"

После обработки необходимо руками поправить 2 записи.

Для ufa-kirovsky
Плохой файл. Много мусора.
street:

splited = <addr_vote>.split(u"ул. ")
if len(splited)==2:
	addr = splited[1]
        addr = addr.replace(u"Ст. Кувыкина",u"Степана Кувыкина")
        addr = addr.replace(u"З Валиди",u"Заки Валиди")
        #addr = addr.replace(u"Заки Валиди", u'Фрунзе')#only for google!!!
        #addr = addr.replace(u"Мубарякова", u'Мубарекова')#only for google!!!
	splited = addr.split(",")
	if len(splited)==2:
		value = splited[0]
	else:
		value = addr
else:
	value = "Error"

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.
house_num:

splited = <addr_vote>.split(u"ул. ")
if len(splited)==2:
	addr = splited[1]
	splited = addr.split(",")
	if len(splited)==2:
		value = splited[1]
	else:
		value = addr
else:
	value = "Error"

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.

Для ufa-leninsky
street:

value =  <addr_vote>.split(',')[1].replace(u'ул.','').strip()

После обработки необходимо руками поправить 1 запись.
house_num:

value =  <addr_vote>.split(',')[2].strip().split(' ')[0]

Правок не требуется.

Для ufa-oktyabrsky
street:

street = <addr_vote>.split(",")[1]
value = street.replace(u'ул.', '').strip()

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.
house_num:

try:
	value =  <addr_vote>.split(',')[2].strip()
except:
	value = 'Error'

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.
Проблема с данными! УИК №№ 216 и 238 не имеют полного адреса в исходных данных. Адреса были найдены в интернете.

Для ufa-ordzho
street:

street = <addr_vote>.split(",")[1]
value = street.replace(u'ул.', '').strip()

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.
house_num:

try:
	value =  <addr_vote>.split(',')[2].strip()
except:
	value = 'Error'

После обработки необходимо руками поправить 3 записи.

Для ufa-sovetsky
street:

street = <addr_vote>.split(",")[2]
value = street.replace(u'ул.', '').strip()

После обработки необходимо руками поправить 2 записи.
house_num:

try:
	value =  <addr_vote>.split(',')[3].strip()
except:
	value = 'Error'

После обработки необходимо руками поправить 2 записи.
Проблема с данными! УИК №№ 350, 366, 394 и 407 не имеют полного адреса в исходных данных. Адреса были найдены в интернете.

Результат: Файл:Ufa-shp-address-corrected.zip - архив SHP файлов с корректными адресами