Villes de Burundi avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 14 janvier 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Burundi, incluant des données essentielles telles que la latitude, la longitude, la région administrative et d'autres attributs utiles.
Cet aperçu est extrait de notre base de données complète, qui comprend un total de 1219 localisations géographiques dans tout le pays.
Que vous travailliez sur de la cartographie, de l’analyse de données ou du développement d’applications, nos données sont disponibles pour un usage personnel ou commercial.
Tous les formats sont téléchargeables : Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON et XML.
Capitale mise en avant : La capitale officielle de Burundi est Gitega.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7622510 | Ntirwonza | BI | Rutana | Commune of Rutana | -3.8549 | 29.9147 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423868 | Bikanka | BI | Bujumbura Rural | Mukike | -3.5477 | 29.5627 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428583 | Muyange | Muyange | BI | Bubanza | Commune of Gihanga | -3.13 | 29.3407 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 426857 | Ruvumu | BI | Ruyigi | Bweru | -3.31203 | 30.42168 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423705 | Mubanga | BI | Rumonge | Muhuta | -3.6442 | 29.368 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429553 | Migezi-Nete | BI | Muramvya | Mbuye | -3.2174 | 29.7825 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427076 | Gatoke | BI | Ruyigi | Gisuru | -3.45685 | 30.3572 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430986 | Kigarama | BI | Kayanza | Gahombo | -2.9421 | 29.7263 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428399 | Rusi | BI | Karuzi | Shombo | -3.22361 | 30.07917 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429920 | Rukana | BI | Cibitoke | Commune of Rugombo | -2.7748 | 29.0573 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423030 | Kayogoro | BI | Makamba | Kayogoro | -4.12889 | 29.94222 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430210 | Nyange | BI | Kirundo | Ntega | -2.5277 | 29.989 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429204 | Kavumu | BI | Muramvya | Muramvya | -3.2479 | 29.5582 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428129 | Bikinga | BI | Karuzi | Bugenyuzi | -3.03976 | 30.12497 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428894 | Butaganzwa | BI | Kayanza | Butaganzwa | -3.1034 | 29.7225 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 432702 | Musave | BI | Muyinga | Gashoho | -2.738 | 30.1921 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428248 | Butaha | BI | Karuzi | Mutumba | -3.13082 | 30.22706 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 431275 | Cingwe-Nyamata | BI | Kirundo | Bugabira | -2.4631 | 30.0085 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428084 | Mwoya | BI | Karuzi | Buhiga | -3.01028 | 30.17594 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428007 | Mikuku | BI | Cankuzo | Commune of Cankuzo | -3.19704 | 30.49639 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 421855 | Gatete | BI | Bururi | -4.04194 | 29.47306 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |||
| 428060 | Gitaramuka | BI | Ruyigi | Bweru | -3.2399 | 30.2921 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 426798 | Kagwema | BI | Ruyigi | Bweru | -3.26701 | 30.42167 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427897 | Musenga | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.10657 | 30.36962 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422259 | Takwe | BI | Makamba | Commune of Makamba | -4.1481 | 29.761 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430396 | Ruyenzi | BI | Ngozi | Mwumba | -2.81923 | 29.80493 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427029 | Karera | BI | Ruyigi | Gisuru | -3.42367 | 30.42901 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 426906 | Gashawe | BI | Ruyigi | Bweru | -3.34104 | 30.39036 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423601 | Kanyamazi | BI | Bujumbura Rural | Kabezi | -3.5351 | 29.3475 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428117 | Muririmbo | BI | Karuzi | Bugenyuzi | -3.0282 | 30.0416 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428061 | Bukinga | BI | Cankuzo | Commune of Cankuzo | -3.2383 | 30.4515 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430659 | Butanganika | BI | Ngozi | Ngozi | -2.9585 | 29.8512 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430468 | Ntembe | BI | Ngozi | Mwumba | -2.8567 | 29.7972 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430184 | Ruvuruga | BI | Cibitoke | Commune of Mugina | -2.7343 | 29.092 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428038 | Kuwisovu | BI | Cankuzo | Commune of Cankuzo | -3.2225 | 30.4041 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428288 | Kabwira | BI | Karuzi | Bugenyuzi | -3.1692 | 30.0588 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428545 | Ngara | BI | Bubanza | Commune of Musigati | -3.1016 | 29.4285 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429666 | Gakungu | BI | Cibitoke | Bukinanyana | -2.8269 | 29.3305 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430460 | Kigarama | Bureau d’arrondissement Kigarama,Bureau d’arrondissement Kigarama,Kigarama | BI | Ngozi | Gashikanwa | -2.8531 | 29.9015 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 426881 | Musenga | BI | Ruyigi | Bweru | -3.32309 | 30.443 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428320 | Karambi | BI | Karuzi | Mutumba | -3.1925 | 30.2089 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428226 | Rusheri | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.11372 | 30.23696 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427949 | Bucarenga | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.1381 | 30.31559 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430087 | Musaga | BI | Cibitoke | Commune of Buganda | -2.9719 | 29.1788 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428820 | Butwe | BI | Kayanza | Gatara | -3.0589 | 29.6741 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 424660 | Musenga | BI | Ruyigi | Butaganzwa | -3.544 | 30.2008 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 421795 | Kitara | Gitara,Kitara | BI | Makamba | Mabanda | -4.3669 | 29.7713 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 427046 | Mumpfupfu | BI | Ruyigi | Ruyigi | -3.43769 | 30.30343 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430413 | Nyamurenza | BI | Ngozi | Nyamurenza | -2.8232 | 29.8645 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427840 | Munyeregete | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.06325 | 30.28976 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430477 | Mwumba | BI | Ngozi | Mwumba | -2.8589 | 29.7879 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423586 | Rtyazo | BI | Bujumbura Rural | Kabezi | -3.525 | 29.3663 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423620 | Gakara | BI | Bujumbura Rural | Mutambu | -3.5544 | 29.4579 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 425260 | Mubimbi | BI | Bujumbura Rural | Mubimbi | -3.2835 | 29.495 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427530 | Gishungo | BI | Cankuzo | Mishiha | -3.0668 | 30.6829 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 432656 | Nyagatovu | BI | Kirundo | Vumbi | -2.7121 | 30.0421 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428233 | Karuri | BI | Karuzi | Buhiga | -3.1194 | 30.129 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 421803 | Gatanga | BI | Makamba | Mabanda | -4.4019 | 29.7766 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423339 | Buta | Buta | BI | Bururi | Bururi | -3.9565 | 29.7108 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 428645 | Masha | BI | Bubanza | Commune of Mpanda | -3.1826 | 29.4361 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422825 | Mihama | BI | Rutana | Mpinga-Kayove | -3.8373 | 30.1013 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429469 | Mutaho | BI | Gitega | Mutaho | -3.15606 | 29.86232 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427955 | Karambi | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.1406 | 30.31293 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428539 | Buvyuko | Buvyuko | BI | Bubanza | Bubanza | -3.0963 | 29.3329 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 428275 | Nzigigwa | BI | Karuzi | Buhiga | -3.1553 | 30.0972 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 421911 | Muramba | BI | Makamba | Vugizo | -4.0866 | 29.6685 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 431136 | Bugoma | BI | Muyinga | Giteranyi | -2.4341 | 30.4298 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423400 | Mibaga | BI | Bururi | Bururi | -4.0013 | 29.5924 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 421991 | Kigwena | BI | Rumonge | Commune of Rumonge | -4.1443 | 29.5317 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 424966 | Kamaramagambo | BI | Rutana | Musongati | -3.7364 | 30.0768 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430930 | Rwegura | BI | Kayanza | Muruta | -2.9174 | 29.516 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427204 | Cendajuru | BI | Cankuzo | Cendajuru | -3.289 | 30.6011 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428836 | Ryakaramba | BI | Kayanza | Commune of Matongo | -3.0717 | 29.5957 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422636 | Bukemba | Bukemba,Gitanga | BI | Rutana | Gitanga | -3.9853 | 29.9161 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 430561 | Gashikanwa | BI | Ngozi | Gashikanwa | -2.908 | 29.89975 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427979 | Mbuyabuye | BI | Cankuzo | Commune of Cankuzo | -3.16225 | 30.48003 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428280 | Runywero | BI | Karuzi | Buhiga | -3.16059 | 30.12913 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430850 | Nyamisebo | BI | Ngozi | Busiga | -2.8673 | 29.7014 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428021 | Mishindwe | BI | Karuzi | Mutumba | -3.20925 | 30.27009 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 430194 | Ruseseka | BI | Cibitoke | Mabayi | -2.7438 | 29.2167 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427920 | Bitagodoka | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.1186 | 30.2982 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428037 | Ramvya | BI | Ruyigi | Bweru | -3.2202 | 30.3747 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428586 | Mitakataka | Mitakataka | BI | Bubanza | Bubanza | -3.13611 | 29.36528 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 423604 | Kinonko | BI | Bujumbura Rural | Mukike | -3.5377 | 29.4716 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428271 | Gitanga | BI | Karuzi | Bugenyuzi | -3.1522 | 30.0564 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423750 | Kirundo | BI | Rumonge | Bugarama | -3.7076 | 29.3415 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428330 | Gasivya | BI | Karuzi | Gihogazi | -3.19705 | 30.00697 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422258 | Nyange | BI | Makamba | Commune of Makamba | -4.1469 | 29.8693 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428176 | Kigufi | BI | Karuzi | Bugenyuzi | -3.07348 | 30.07341 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427088 | Kuwankero | BI | Ruyigi | Gisuru | -3.46413 | 30.48376 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427536 | Mishiha | Mishiha,Mishira,Mushiha | BI | Cankuzo | Mishiha | -3.06222 | 30.70167 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | |
| 427982 | Kigarama | BI | Karuzi | Mutumba | -3.1671 | 30.2711 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 427862 | Kavugangoma | BI | Muyinga | Mwakiro | -3.0789 | 30.2871 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 425273 | Cibitoke | BI | Bujumbura Rural | Commune of Mutimbuzi | -3.3019 | 29.398 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422962 | Kiramvya | BI | Rutana | Giharo | -3.9598 | 30.1153 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 428362 | Rwera | BI | Karuzi | Nyabikere | -3.22101 | 30.19247 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423200 | Kiryama | BI | Bururi | Songa | -3.8545 | 29.721 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 429266 | Muhanga | BI | Kayanza | Muhanga | -3.0288 | 29.834 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 422060 | Mbizi | BI | Makamba | Vugizo | -4.2053 | 29.7106 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place | ||
| 423413 | Gishiha | BI | Rumonge | Commune of Burambi | -3.7617 | 29.4797 | 0 | Africa/Bujumbura | populated place |
Burundi : la fascination d’un géographe pour une nation de contrastes
Explorer le cœur des Grands Lacs d’Afrique
Peu de pays suscitent l’imagination d’un géographe comme le Burundi. Niché au cœur de la région des Grands Lacs africains, c’est une nation où la topographie, la culture et l’établissement humain forment un entrelacement serré et fascinant. Malgré sa taille modeste, le Burundi possède une géographie remarquablement complexe—collines montantes, vallées fertiles et villes densément peuplées qui semblent germer de chaque crête et rive.
Mais comprendre le Burundi n’est pas seulement une question d’altitude ou de régimes pluviométriques. Il s’agit de cartographier le fil humain—ses villes, villages et communautés — et de voir comment ils insufflent la vie dans la terre.
Pourquoi les données au niveau de la ville sont cruciales
Dans mon travail, j’ai fini par comprendre que la cartographie au niveau macro ne rend pas justice à des pays comme le Burundi. Avec plus d’une centaine d’établissements urbains, chacun ayant son propre contexte administratif, nous devons zoomer avec précision. Cela signifie avoir accès à des informations détaillées : le nom de chaque ville, la région à laquelle elle appartient, le département sous lequel elle opère, et surtout, ses coordonnées géographiques.
Ce type de jeu de données granulaire permet aux chercheurs et aux planificateurs de percer le brouillard de la généralité. Un plan de développement routier dans la région de Bururi ou une initiative sanitaire à Ngozi nécessite plus qu’une carte — il faut des données structurées et exploitables.
Mettre les villes sur la carte avec latitude et longitude
Les coordonnées géographiques ne sont pas que des placeholders numériques. Dans un pays comme le Burundi—marqué par son terrain accidenté et ses infrastructures limitées — il est essentiel de connaître l’emplacement exact de chaque colonie. L’altitude à elle seule varie de manière si spectaculaire que deux villes séparées par seulement 50 kilomètres peuvent connaître des climats et des réalités agricoles totalement différents.
C’est pourquoi mon ensemble de données comprend des données détaillées sur la latitude et la longitude pour chaque ville. Cela vous permet de superposer des centres urbains sur des cartes climatiques, des corridors logistiques ou des zones économiques avec un haut niveau de confiance—ouvrant de nouvelles couches d’informations pour tout le monde, des hydrologues aux ingénieurs en télécommunications.
Pourquoi Excel est devenu le meilleur ami du géographe
L’une des améliorations les plus importantes que j’ai récemment apportées est l’ajout d’une compatibilité complète avec Excel (.xlsx) à l’ensemble de données sur les villes du Burundi. Pourquoi ? Parce qu’Excel n’est pas seulement un outil de tableur—c’est le bac à sable d’un géographe. Avec seulement quelques filtres, n’importe qui peut extraire des villes par département, les trier par région ou créer des graphiques instantanés pour analyser les modèles de distribution urbaine.
La flexibilité d’Excel permet aux gouvernements locaux, aux ONG et aux universitaires d’interagir avec les données de manière dynamique, sans avoir besoin d’un logiciel SIG lourd. Des tableaux croisés dynamiques aux graphiques visuels, il est maintenant plus facile que jamais de transformer les données brutes en aperçus du monde réel.
Également disponible dans d’autres formats de clés
Bien qu’Excel soit désormais la pièce maîtresse de notre offre, le jeu de données est également disponible dans des formats adaptés pour une intégration dans divers systèmes :
**CSV** pour un traitement rapide et léger
* **SQL** pour l’intégration dans des bases de données relationnelles
* **JSON** pour un déploiement d’API et d’applications web sans faille
* **XML** pour une interopérabilité robuste au niveau de l’entreprise
Cela garantit que, que vous utilisiez des données dans un laboratoire de recherche ou un bureau régional de planification, il existe un format qui correspond à votre flux de travail.
Des données au développement
La véritable valeur de ces données réside dans la façon dont elles favorisent le progrès. Les ONG peuvent cartographier les zones urbaines mal desservies pour une sensibilisation éducative. Les chercheurs peuvent corréler la croissance des villes avec la dégradation de l’environnement. Même les développeurs touristiques peuvent l’utiliser pour comprendre les flux de voyages et les points chauds d’investissement.
Les villes du Burundi sont plus que des points sur une carte—elles sont des points d’ancrage du commerce, de la culture et du changement. Et à travers des données structurées, nous pouvons rendre leurs histoires lisibles.
Conclusion
La géographie du Burundi est complexe, vibrante et souvent mal comprise. Mais avec les bons outils—surtout maintenant avec l’ajout d’Excel — vous pouvez aller au-delà des impressions de surface et commencer à travailler avec une réalité géographique vivante et respirante. Cet ensemble de données ouvre la porte non seulement à l’analyse, mais aussi à l’impact. Il ne s’agit pas de collecter des noms—c’est rendre le Burundi visible dans tous les sens du terme.
