Data-Gouv-FR/liste-des-carburants-proposes-aux-stations-service

法国加油站提供的燃料列表详细信息。基于prix-carburants.gouv.fr网站上可用的信息汇编而成。

Détail des carburants distribués en France. Compilation des informations disponibles sur prix-carburants.gouv.fr

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，收录了在法国境内加油站提供的燃油种类详细信息，原始数据汇集自 prix-carburants.gouv.fr 站点。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集被映射为一个独立的仓库，而每项原始表格资源则转化为一个子集或配置。当前数据集包含一个名为“liste-des-carburants-distribues-en-france”的子集，其数据以Parquet格式存储于指定路径下，并统一命名为train切分，确保了数据的高效读取与标准化访问。

特点

数据集以法语呈现，遵循法国开放数据许可协议（fr-lo），凸显其官方与权威属性。采用Parquet与CSV两种格式提供，兼顾了分析性能与兼容性。数据结构简洁明了，仅含一个子集与一个切分，降低了使用复杂度。该数据集的独特价值在于，它聚合了法国全国范围内加油站所售燃油的品种信息，为燃油市场分析、供应链研究及消费者行为洞察提供了可靠的基础数据源。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据。具体而言，调用load_dataset函数，指定数据集名称与子集名称“liste-des-carburants-distribues-en-france”，即可获得包含训练数据的Dataset对象。加载后，数据集以字典形式呈现，通过键“train”访问具体记录。这一设计使得数据探索、清洗与建模工作能够无缝集成到现有的机器学习工作流中，极大提升了开发效率。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“liste-des-carburants-proposes-aux-stations-service”，由法国官方开放数据平台data.gouv.fr于2016年创建，主要研究机构为法国政府及其相关数据管理部门。其核心研究问题在于系统性地梳理法国境内加油站所提供燃油类型的分布情况，为能源政策制定、市场分析及消费者决策提供数据支撑。该数据集整合了来自prix-carburants.gouv.fr的公开信息，以Parquet和CSV格式存储于Hugging Face平台，便于机器学习与数据分析任务调用。作为法国开放数据运动的重要组成部分，该数据集在智能交通、能源消费模式挖掘及公共信息服务领域具有显著影响力，推动了燃油数据标准化与可获取性的提升。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题主要是燃油类型分布信息的缺失与碎片化，通过统一编码格式（如CSV和Parquet）将分散的加油站燃油数据集中管理，为能源市场透明度与消费者知情权提供支撑。构建过程中面临的挑战包括：数据来源prix-carburants.gouv.fr的实时性与完整性难以持续保障，需定期爬取与校验；法国加油站数量庞大且地区差异显著，数据清洗与标准化（如燃油标签统一、地理坐标对齐）工作繁重；同时，原始数据的许可协议（fr-lo）对商业使用有限制，需在开放共享与合规性间取得平衡。此外，多语种环境（如法语字段）为跨语言用户的使用增加了理解门槛。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于法国境内加油站所提供燃油类型的详尽清单，涵盖各类燃料的分布信息。在能源经济学与交通政策研究领域，它常被用于分析区域间燃油供应的多样性与可达性。研究者可基于此数据，构建燃油类型的地理分布图谱，进而探讨不同地区在能源补给设施上的均衡性，为优化加油站点布局提供数据支撑，同时也可用于评估清洁燃料（如电力、氢能、LPG等）的渗透率与推广成效。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出一系列经典学术工作，例如将燃油分布数据与交通流量模型结合，构建了法国燃油需求预测系统。部分研究通过关联价格数据，发掘了燃油类型与定价策略间的空间异质性，催生了“空间竞争与燃油定价”的理论框架。还有工作将其整合至城市可达性分析中，提出了“燃油补给公平性指数”，用以评估低碳燃料服务站点的社会分配正义，推动了交通地理学与可持续发展交叉领域的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国加油站燃料分布网络的精细化研究，其数据源自官方平台prix-carburants.gouv.fr及data.gouv.fr，具有高权威性和开放性。当前前沿方向包括利用该数据集构建动态油价预测模型，结合时空分析与机器学习算法（如图神经网络）模拟区域燃料供需波动，以优化能源供应链效率。此外，在环境政策领域，该数据成为评估低碳燃料（如E85、B7）渗透率的关键依据，助力分析“燃油税调整”或“碳边境调节机制”对加油站布点格局的影响。通过整合交通流量与消费行为数据，研究还可揭示城乡能源可及性差异，为法国国家低碳战略（SNBC）提供实时决策支撑，推动交通领域减排目标的量化追踪。其开放许可（fr-lo）亦赋能第三方机构开展透明化治理研究。