Переселение по реновации организовано для более 40 тыс. участников программы — Комплекс градостроительной политики и строительства города Москвы

Что хотелось сделать, но не получилось 🙁

Официальный список стартовых площадок находится здесь.

Также на карту волн реновации я хотел добавить стартовые площадки, однако это не получилось сделать. Проблема даже не в том, что нормально спарсить список не удалось, это можно было бы решить, проблема в том, что геокодер не может точно определить координаты по владению, например, Шмитовский проезд, вл. 39, Мукомольный проезд, вл. 6, или где находится этот адрес — район Южное Медведково, мкр. 1, 2, 3, корп. 38.

Таким образом единственный источник данных это официальная карта реновации (находится здесь), а как получить из неё координаты я не знаю, если кто знает, как получить координаты стартовых площадок, напишите пожалуйста в комментах.

Однако не всё так плохо и выход всё же есть — можно добавить эти метки вручную!

В каких районах находятся стартовые площадки

Строительство новостроек создаст району привлекательный облик. Для реконструкции создано 16 проектов, для данной территории. Вместо пятиэтажных строений появятся жилые комплексы, имеющие 6-14 этажей. Новые дома будут иметь подземные парковки и очень красивые территории.

Стартовые площадки СЗАО будут размещены в Южном Тушино. Здесь будут разработаны под строительство 2 участка. Один из домов будет построен на Сходненской ул., на месте здания администрации, а второй не месте уже расселенной пятиэтажки на ул. Лодочной, дом 11, стр. 1.

Также новое строительство начнется в Северное Тушино, по адресу ул. Туристическая, Вл. 14, корп. 1, 2. Дом планируют построить на ул. Василиса Лациса, вл. 42.

В жилом комплексе, от застройщика «Крост», который находится на ул. Расплетина, вл. 3 будут переданы квартиры под реновацию. Площадь комплекса составляет 71 000 м2, из них 7 000 м2 передадут городу, и в дом переселят жителей из старых домов.

Жителей, проживающих в Хорошо-Мневники, переселят по программе реновации в Мневниковкую пойму. Площадь территории составляет 351,6 гектара.

Какие преимущества после переселения получат жители новостроек:

Стартовые площадки для реновации СЗАО, в настоящее время находятся в разных районах округа. Новые площадки будут появляться на месте снесенных пятиэтажек. Все работы по строительству выполняются согласно графику. Планируется много возвести новых кварталов.

Все новые комплексы выполнят в едином архитектурном стиле. Новостройки будут иметь современные и комфортные планировки. Около жилых комплексов создадут безопасные дворы, различные объекты инфраструктуры: детские площадки, реакционные зоны и спортивные площадки.

Обработка данных

Обрабатывать данные будем на пандасе (pandas), для этого соберём все волны в один датафрейм df.

df = pd.concat([wave_1, wave_2, wave_3, unknown], ignore_index=True)

Выделим своим цветом метки каждой волны.

df['marker-color'] = df['wave'].map({1:'#0ACF00',  # зеленый
                                     2:'#1142AA',  # синий
                                     3:'#FFFD00',  # жёлтый
                                     0:'#FD0006'}) # красный

Также подпишем каждую метку в зависимости от волны.

df['iconContent'] = df['wave'].map({1:'1',
                                    2:'2',
                                    3:'3',
                                    0:''})

В описание метки добавим адрес.

df['description'] = df['address']

Если не уточнить город — Москва, то по данным, полученным из геокодера получится, что реновация началась по всей стране, да что там, во всём мире. (Даёшь реновацию во всём мире! 🙂

def add_city(x):
    if x['AO'] == 'ЗелАО':
        return 'Зеленоград, '   x['address']

    return 'Москва, '   x['address']

df['address'] = df[['AO', 'address']].apply(add_city, axis=1)

Для определения координат каждого дома по адресу я использовал геокодер яндекса, что очень удобно, т.к. он бесплатный и на него есть очень хорошая документация. Если нужно будет пересчитать координаты, то не забудьте ввести свой ключ.

Опубликованы карта и список стартовых площадок для застройки по реновации

Особенности новостроек согласно программе реновации

С 2020-2021 год планируется построить дома в Солнцеве, Очакове, Можайском районе, и других. Также, если семья не смогла выбрать для квартиру или отсутствовала, то ей предложат квартиру в любом случае. Если квартира понравится, то можно будет заключить договор.

Особенности новостроек, которые предоставят жильцам

Все стартовые площадки будут размещаться в районе, в котором развита инфраструктура. Кроме этого, они находятся в очень хорошем месте, где имеется превосходная транспортная доступность. В ЮАО на стадии разработки находятся многие стартовые площадки. Строительство будет проходить по графику. Новые дома очень отличаются от хрущевок и имеют удобные планировки, не похожие на старые пятиэтажки.

Парсинг данных

Данные я взял из этого приказа, т.к. приказ — это pdf файл с таблицами, то я использовал библиотеку tabula для парсинга pdf файлов.

import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from tabula import read_pdf
import json
import os

Первым делом я спарсил одну страницу из этих таблиц, чтобы посмотреть, как дальше чистить данные.

test = read_pdf('prikaz_grafikpereseleniya.pdf', pages='3', pandas_options={'header':None})

test.head()

Как видно из того, что получилось спарсить, чтобы очистить данные необходимо удалить лишние колонки и строчки, что и делает функция parse_pdf_table.

def parse_pdf_table(pages, pdf_file='prikaz_grafikpereseleniya.pdf'):
    df = read_pdf(pdf_file, pages=pages, pandas_options={'header':None})

    # удаляем не нужные строки
    df = df[~(df.iloc[:,0] == 'No п/п')]

    # оставляем только нужные колонки
    df = df.iloc[:,1:4]
    df.columns = ['AO', 'district', 'address']

    return df

Каждая волна находится в своём диапазоне страниц, парсим их и проверяем по документу, т.е. количество строк должно совпадать с тем, что есть в pdf файле. (Также сразу добавляем к данным номер волны, т.к. это пригодится в будущем)

wave_1 = parse_pdf_table('3-29') # 2020 - 2024
wave_1['wave'] = 1

wave_1.shape

(930, 4)

wave_2 = parse_pdf_table('30-76') # 2025 - 2028
wave_2['wave'] = 2

wave_2.shape

(1636, 4)

wave_3 = parse_pdf_table('77-128') # 2029 - 2032
wave_3['wave'] = 3

wave_3.shape

(1809, 4)

unknown = parse_pdf_table('129-148')
unknown['wave'] = 0

unknown.shape

(688, 4)

Переселение по реновации организовано для более 40 тыс. участников программы

План строительства по реновации в зао:

• 2021-2021 гг. запланировано 13 площадок;
• 2020-2021 гг. запланировано 23 площадок;
• 2022 и позже запланировано 6 площадки.

Список стартовых площадок зао на 2020 — 2021 годы

• Кунцево — ул. Молодогвардейская, вл. 44
• Кунцево — район Кунцево, Бобруйская ул., д. 15
• Можайский — ул. Кубинка, влд. 18, к. 2
• Можайский — ул. Петра Алексеева, вл. 12
• Очаково-Матвеевское — ул. Большая Очаковская, влд. 35А
• Очаково-Матвеевское — ул. Веерная, влд. 26А, 26Б
• Солнцево — ул. Щорса, влд. 15
• Солнцево — район Солнцево, ул. Авиаторов, ул. Родниковая
• Филевский парк — район Филевский парк, Береговой проезд, вл. 2, вл. 2, стр. 18, вл. 2, стр.19
• Фили-Давыдково — район Фили-Давыдково, ул. Кастанаевская, вл. 44-48
• Фили-Давыдково — ул. Кастанаевская, вл. 44-48, корп. 2
• Фили-Давыдково — Давыдковская ул., вл. 14-16
• Ново-Переделкино — ул. Скульптора Мухиной, вл. 11/1

Список стартовых площадок зао после 2022 года

• Можайский — ул. Говорова, вл. 14-16;
• Можайский — ул. Горбунова, вл. 11, корп. 3, корп. 4;
  
• Можайский — ул. Толбухина, вл. 2, корп. 1, вл. 4, корп. 1;
  
• Можайский — Гродненская улица, владения 7–9
• Можайский — Улица Красных Зорь, владения 23–25
• Проспект Вернадского — Проспект Вернадского, владения 75–77
• Солнцево — Родниковая улица, рядом с домом 4
• Фили-Давыдково — Улица Олеко Дундича, владение 29
• Фили-Давыдково — Улица Олеко Дундича, владения 31–35

Список стартовых площадок сзао на 2021 — 2021 годы

• Северное Тушино — район Северное Тушино, ул. Свободы, вл. 67, корп. 5

Список стартовых площадок сзао на 2020 — 2021 годы

• Митино — ул. Парковая, влд. 31
• Северное Тушино — ул. Туристская, влд. 14, к. 1,2
• Северное Тушино — улица Вилиса Лациса, вл. 42 (напротив)
• Хорошево-Мневники — ул. Генерала Глаголева, влд. 5, к. 1
• Хорошево-Мневники — ул. Демьяна Бедного, вл. 22
• Хорошево-Мневники — Карамышевская наб., влд. 22, к. 2/1
• Хорошево-Мневники — ул. Мневники, вл. 10, корп. 1
• Щукино — ул. Новощукинская, влд. 8, к. 1
• Южное Тушино — Южное Тушино, кв. 11, корп. 1
• Южное Тушино — ул. Лодочная, вл. 11

Список стартовых площадок сзао после 2022 года

• Хорошево-Мневники — Новикова-Прибоя наб., вл. 6 корп. 3
• Хорошёво-Мнёвники — Новохорошёвский проезд, владение 6
• Хорошёво-Мнёвники — Новохорошёвский проезд, владение 24, корпус 3
• Хорошево-Мневники — Хорошево-Мневники ТПУ «Мневники»
• Южное Тушино — Светлогорский пр-д, вл. 7-9

Список стартовых площадок юао на 2021 — 2021 годы

• Москворечье-Сабурово — район Москворечье-Сабурово, ул. Борисовские Пруды, д. 7, корп. 2
• Нагатинский Затон — район Нагатинский затон, ул. Судостроительная, вл. 19
• Нагатинский Затон — район Нагатинский затон, ул. Судостроительная, вл. 5 (3), корп. 1

Список стартовых площадок юао на 2020 — 2021 годы

• Бирюлево Восточное — ул. Загорьевская, влд. 2/1;
• Бирюлево Западное — Булатниковский пр-д, влд. 16А;
• Бирюлево Западное — Харьковский пр-д, влд. 1/1;
• Даниловский — 5-й Рощинский проезд, з/у 1;
• Даниловский — Пересветов пер., влд. 5;
• Даниловский — Ленинская слобода, влд. 3;
• Донской — Севастопольский пр-кт, влд. 7, к. 6/1;
• Донской — ул. Малая Тульская, влд. 55/1;
• Нагатинский Затон — ул. Речников, влд. 18-20;
• Нагатинский Затон — Коломенская ул., напротив вл. 3;
• Нагатинский Затон — Речников ул., вл. 22;
• Нагатино-Садовники — Варшавское шоссе, влд. 47, к. 2;
• Нагатино-Садовники — район Нагатино-Садовники, Варшавское шоссе, напротив д. 61а;
• Нагатино-Садовники — Каширское ш., влд. 11, к. 3;
• Нагорный — Электролитный проезд, вл. 7А (новая площадка);
• Нагорный — Симферопольский пр-д, влд. 7, стр. 1;
• Нагорный — Варшавское шоссе, вл. 100;
• Нагорный — Артековская ул., д. 9 (АТС);
• Царицыно — ул. Ереванская, влд. 6;
• Царицыно — Кавказский бульвар, влд. 40;
• Царицыно — Кантемировская ул., влд. 27;
• Царицыно — ул. Кантемировская, влд. 39;
• Царицыно — ул. Каспийская, вл. 28, корпус 4;
• Царицыно — район Царицыно, ул. Бехтерева, вл.З, з/у 1 (район Царицыно, мкр. 4, корп. 402);
• Чертаново-Южное — район Чертаново-Южное, мкр.26, корп. 81-82.

Список стартовых площадок юао после 2022 года

• Нагатинский Затон — Судостроительная ул., вл. 15
• Москворечье-Сабурово — Каширское шоссе, владение 76 а
• Бирюлево Восточное — Касимовская улица, владение 39, корпус 2

Стартовые дома и дома под снос в зао

Всего 559 домов попали под снос по программе реновации в ЗАО. Больше всего хрущевок снесут в Можайском р-не и меньше в Раменках. Снос домов будет осуществляться по графику, установленному правительством города.

Определены стартовые площадки ЗАО. На 4 из них уже возвели новостройки, и в настоящее время начнется их заселение. Размещены жилые комплексы на ул. Гжатской. На ул. Красных Зорь расположены два корпуса и 2 новостройки, на пр-те Вернадского.

Для строительства уже предусмотрены стартовые дома на ул. Нежинской, Аминьевском ш. в Кунцеве. Также площадки разместят на ул. Мологвардейской и Бобруйской. Восемь объектов под строительство выделены на пр-те Вернадского, в р-не Фили-Давыдков — 2 объекта.

Стартовые дома и дома реновации в южном округе

Количество домов под снос в ЮАО, которые участвуют в программе реновации, в настоящее время составили – 378 строений. Больше всего их находится в Районе Царицыно (141) и меньшее количество в Южном Чертанове (9).

Правительство города определилостартовые площадки ЮАО, на данный момент их 30, они будут размещаться в разных районах округа. Программу реновации планируют завершить к 2032 году. Проект реновации рассчитан на 15 лет. За этот период времени жильцам устаревших хрущевок предоставят новые квартиры.

Стартовые площадки

Формирование карты волн реновации

Для отображения полученных данных на карте я использовал формат GeoJSON.

def df_to_geojson(df, properties, lat='latitude', lon='longitude'):
    geojson = {'type':'FeatureCollection', 'features':[]}
    for _, row in df.iterrows():
        feature = {'type':'Feature',
                   'properties':{},
                   'geometry':{'type':'Point',
                               'coordinates':[]}}
        feature['geometry']['coordinates'] = [row[lon],row[lat]]
        for prop in properties:
            feature['properties'][prop] = row[prop]
        geojson['features'].append(feature)
    return geojson

Т.к. меток получилось очень много, то полная карта может медленно работать на слабом ПК, поэтому я разделил данные по округам Москвы для удобства.

properties = ['marker-color', 'iconContent', 'description']

if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')

for ao, data in df.groupby('AO'):
    geojson = df_to_geojson(data, properties)

    with open('data/'   ao   '.geojson', 'w') as f:
        json.dump(geojson, f, indent=2) 

Полученные данные в формате .geojson я сохранил в папку data. В файле ВСЕ_ОКРУГА.geojson записаны данные по всем округам вместе.

geojson = df_to_geojson(df, properties)

with open('data/ВСЕ_ОКРУГА.geojson', 'w') as f:
    json.dump(geojson, f, indent=2) 

ссылка на полную карту (может работать медленно) здесь.

В целом получилось не плохо, все метки внутри границ Москвы, однако, есть и несколько ошибок, как например недалеко от Сергиева Посада — Пролетарий СНТ территория (п.Вороновское), д.1 или в окрестностях Орехово-Зуево — Гаражный пер. (пос.ДСК Мичуринец, п.Внуковское), д.8/КБ/Н. (Честно говоря я бы и сам не сразу понял, где это находится)