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ARS	Name	Typ	URL	Software/Hersteller
010010000	Flensburg	Gemeinde	https://ratsinfo.flensburg.de/	SD.NET RIM 4
010020000	Kiel	Gemeinde	https://ratsinfo.kiel.de/bi/allris.net.asp	ALLRIS
010030000	Lübeck	Gemeinde	https://www.luebeck.de/de/rathaus/politik/pil/index.html	CC e-gov GmbH
010040000	Neumünster	Gemeinde	https://app.neumuenster.de/session/bi/info.php	Somacos Session
010510044	Heide	Gemeinde	https://sessionnet.krz.de/heide/bi/info.asp	Somacos Session
010515163	Büdelsdorf	Gemeinde	https://buedelsdorf.ratsinfomanagement.net/	STERNBERG Software-Technik GmbH
010515166	Marne-Nordsee	Amt	https://www.sitzungsdienst-marne.de/ri/logon.asp	ALLRIS
010515169	Kirchspielslandgemeinden Eider	Amt	https://amt-eider.ris-portal.de	regisafe

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Sehr geehrte Damen und Herren,

Name der Kommune ist in Sachen Social Media auf Facebook und Instagram aktiv. Insbesondere im Hinblick auf die letzten Entwicklungen in den USA im Allgemeinen und Meta im Speziellen finde ich es problematisch, Bürgerinnen und Bürger diesem Konzern in die Arme zu treiben. Ohne einen Account dort hat man es deutlich schwerer, mit aktuellen Meldungen versorgt zu werden.

Es gibt aber eine einfache Möglichkeit, der Umklammerung der Konzerne zu entkommen: der Mastodon-Server des Landes. Damit ist man Teil des

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from frictionless import Resource
import sys

resource = Resource(sys.argv[1]) 
table = False

print("## Attributes")
print()

if table:

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# Beispiel, wie man aus den Corona-Zahlen des Kreises 
# Schleswig-Flensburg http://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/corona-zahlen-schleswig-flensburg 
# Diagramme zeichnen kann

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://opendatarepo.lsh.uni-kiel.de/data/schleswig-flensburg/corona.csv")
df["Datum"] = pd.to_datetime(df["Datum"], format='%d.%m.%Y')
df.sample(5)

# Diagramm für ein Amt

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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# MIT License
# 
# Copyright (c) 2021 Dr. Jesper Zedlitz <[email protected]>
# 
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights

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library('readxl')
library('dplyr')

# Download https://opendata.schleswig-holstein.de/collection/ozg-umsetzung/aktuell.xlsx

d <- read_excel('/tmp/aktuell.xlsx')

d$JiraStatus[is.na(d$JiraStatus)] <- ''

alle <- mutate( d, Ampelfarbe = ifelse( JiraStatus=='Fertig', 'grün',

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# Datensätze und Collections, die korrekt miteinander verknüpft sind.

PREFIX dcatde: <http://dcat-ap.de/def/dcatde/>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX dcat: <http://www.w3.org/ns/dcat#>

SELECT * WHERE {
  ?dataset a dcat:Dataset .
  ?dataset dct:isVersionOf ?collection .
  ?collection dct:type <http://dcat-ap.de/def/datasetTypes/collection> .

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

df_P1 = pd.read_csv('https://opendata.zitsh.de/data/scharbeutz/Parkplatz_Haffkrug_P1_2020-09-23.csv',sep=';',decimal=',') 
df_P1['timestamp'] = pd.to_datetime(df_P1['timestamp'])

df_P2 = pd.read_csv('https://opendata.zitsh.de/data/scharbeutz/Parkplatz_Scharbeutz_P2_2020-09-23.csv',sep=';',decimal=',') 
df_P2['timestamp'] = pd.to_datetime(df_P2['timestamp'])

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# Data from https://opendata.schleswig-holstein.de/dataset/gebaude

const d = require('./gemeinden_gebaeude.json')

const cemeteries = d.data.filter( it => it.relationships.institution_type.data.id === "6" );
const addresses = d.included.filter( it => it.type === 'addresses' );

console.log( "name\tlongitude\tlatitude");
for( cemetery of cemeteries ) {
	const addressId = cemetery.relationships.address.data.id