Villes de Kenya avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 08 février 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Kenya, 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 6552 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 Kenya est Nairobi.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11834221 | South Kinangop Settlement | KE | Nyandarua | -0.84677 | 36.57285 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 200189 | Buhuyi | KE | Busia | 0.36081 | 34.40064 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 195295 | Kajiampau | KE | Tharaka - Nithi | -0.31342 | 37.85085 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 182563 | Obange | Obamgo,Obange | KE | Kisumu | -0.3024 | 34.78699 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 187880 | Mangai | KE | Lamu | -1.74804 | 41.17648 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 187574 | Marua | Marua | KE | Nyeri | -0.4545 | 37.0452 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 11964316 | Nyansaga | KE | Kisii | -0.60082 | 34.80651 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 7845094 | Raromombasa | KE | Kilifi | -2.98417 | 39.96982 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 197868 | Gakurwe | Gakurwe | KE | Kirinyaga | -0.43333 | 37.35 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 183002 | Nyakemincha | Nyakemincha,Nyakenmincha | KE | Nyamira | -0.61956 | 34.9466 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 198214 | Eoret Narasha | Eoret Narasha | KE | Narok | -1.0957 | 35.91911 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 190036 | Kwangatuni | KE | Tana River | -0.21732 | 38.62914 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192627 | Kiangochi | KE | Murang’A | -0.75 | 37.13333 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 186000 | Mugoiri | Mogoiri,Mugoiri | KE | Murang’A | -0.75 | 37.01667 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 197161 | Gitwe | Gitwe | KE | Kiambu | -0.95 | 36.81514 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 194416 | Kangondi | Kangonde,Kangondi | KE | Kitui | -1.17489 | 38.0173 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 196870 | Handege | KE | Kiambu | -0.97155 | 36.85864 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11867884 | Kavalula | KE | Kitui | -1.38547 | 38.03592 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 181210 | Riokindu | Riokindo,Riokindu | KE | Kisii | -0.9204 | 34.75593 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 196183 | Itenyi | KE | Kakamega | 0.24636 | 34.81364 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11981783 | Muangeni | KE | Kitui | -0.91868 | 38.33724 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11981592 | Kachiambaki | KE | Tharaka - Nithi | -0.27987 | 37.70675 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 179367 | Thavu | Thabu,Thavu | KE | Makueni | -1.95204 | 37.7821 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 183942 | Ndutumi | KE | Murang’A | -0.7744 | 37.05294 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 190319 | Kuku | KE | Kajiado | -2.90257 | 37.75089 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 200367 | Bogendi | KE | Busia | 0.45313 | 34.15737 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11784445 | Ralingu | KE | Siaya | -0.08102 | 34.36461 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 196215 | Isongo | KE | Kakamega | 0.33536 | 34.64948 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 199526 | Chepropro | Chepropoi,Chepropro | KE | West Pokot | 2.04733 | 35.34418 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 11832098 | Kongoni | KE | Nakuru | -0.82025 | 36.258 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 7889770 | Sera | KE | Tana River | -2.12766 | 40.12689 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 177997 | Yathui | Yathue,Yathui | KE | Machakos | -1.45502 | 37.5765 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 183346 | Njiri | KE | Murang’A | -0.7731 | 36.84674 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 183478 | Nguna | KE | Kiambu | -0.95 | 36.93333 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 12188496 | Kapkuikui | KE | Baringo | 0.37188 | 36.04066 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 191900 | Kimobo | KE | Bungoma | 0.839 | 34.68615 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192490 | Kiberengi | KE | West Pokot | 1.44779 | 34.87627 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 182618 | Nzeveni | KE | Machakos | -1.49766 | 37.33501 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 187585 | Marsabit | Marsabit,RBT | KE | Marsabit | 2.33468 | 37.99086 | 15361 | Africa/Nairobi | seat of a first-order administrative division | ||
| 11871764 | Kapkei Centre | KE | Uasin Gishu | 0.54275 | 35.44041 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 185325 | Mutini | KE | Kitui | -1.24767 | 37.81124 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 200378 | Bodhei | Bodhei | KE | Lamu | -1.85991 | 40.71624 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 180305 | Sichei | Sichei,Sicheyi | KE | Bungoma | 0.71563 | 34.60604 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 11867844 | Kauswini | KE | Kitui | -1.0327 | 38.09235 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 179667 | Syumbungu | KE | Kitui | -0.9 | 38.5 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 7889994 | Reketa | KE | Tana River | -2.43634 | 40.39082 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 178173 | Wera | KE | Siaya | -0.15279 | 34.40839 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192592 | Kianjuki | KE | Embu | -0.4434 | 37.5068 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 195828 | Kabare | Kabae,Kabara,Kabare | KE | Kirinyaga | -0.50669 | 37.3231 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 11830765 | Solio | KE | Laikipia | -0.24987 | 36.87991 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 182520 | Odienya | KE | Migori | -0.70733 | 34.56245 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 193985 | Kapsowar | Kapsowar,Marakwet | KE | Elegeyo-Marakwet | 0.9789 | 35.55854 | 9152 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 193923 | Kaptumek | KE | Nandi | -0.00485 | 34.89259 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 179206 | Tilolwa | KE | Nandi | 0.22914 | 35.10573 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 183461 | Nguni | KE | Kitui | -0.80398 | 38.31235 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 186569 | Misyani | KE | Machakos | -1.28244 | 37.38088 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192612 | Kianjokoma | Kianiokoma,Kianjokoma | KE | Embu | -0.39967 | 37.50306 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 196366 | Imilimi | KE | Machakos | -1.44144 | 37.35624 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 188432 | Maduma | Maduma | KE | Kilifi | -3.52437 | 39.65819 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 181438 | Ragati | KE | Nyeri | -0.45664 | 37.11981 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11288137 | Kipsongo | KE | Trans Nzoia | 1.1014 | 34.9954 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192766 | Kiaguthu | Kiaguthu | KE | Nyeri | -0.59387 | 36.94892 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 187362 | Mathatani | KE | Machakos | -1.50677 | 37.19178 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 199411 | Chewele | Chewele | KE | Tana River | -1.17417 | 39.96688 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 192486 | Kibichoi | KE | Kiambu | -1.0476 | 36.88183 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 195579 | Kaembekaesha | Kaembekaesha,Kiembekesha | KE | Kilifi | -3.0636 | 40.0891 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 188373 | Magina | Magina | KE | Kiambu | -0.97287 | 36.63623 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 11964560 | Beestons | KE | Nakuru | -0.3648 | 35.88264 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 179830 | Soy | KE | Uasin Gishu | 0.67315 | 35.15771 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 197863 | Gakuyu | KE | Murang’A | -0.86147 | 37.07687 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 200646 | Bande | KE | Migori | -1.03638 | 34.19742 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11670838 | Suse | KE | Samburu | 1.82428 | 37.25266 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 182632 | Nzawa | KE | Kitui | -1.07673 | 37.89206 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 192644 | Kiangai | KE | Nyeri | -0.50651 | 37.16397 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 185010 | Mwathaini | Mwathaini | KE | Kirinyaga | -0.65 | 37.36667 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 180288 | Sifuyu | Sifuyo,Sifuyu | KE | Siaya | 0.13812 | 34.13015 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 444982 | Arda Dadaja | Arda Dadaja | KE | Mandera | 2.90873 | 41.05517 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 183358 | Njege | Njege | KE | Nyeri | -0.56667 | 37.06667 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 200119 | Bulemia | KE | Busia | 0.1165 | 33.99549 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 198427 | Emsea | KE | Elegeyo-Marakwet | 0.4391 | 35.62029 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 195019 | Kalimbui | Kalimbui | KE | Kitui | -1.1 | 37.96667 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 191968 | Kimala | KE | Taita Taveta | -3.40964 | 37.69407 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 186412 | Mnarani | Mnarani,Mndrani | KE | Kilifi | -3.6427 | 39.84577 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 197133 | Godoma | Godoma,Godona | KE | Kwale | -4.40766 | 39.27711 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 186459 | Mkomba | Mkomba | KE | Kwale | -4.30109 | 39.2589 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 182537 | Obwolo | KE | Kisumu | -0.04359 | 34.79099 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 197443 | Githimu | Gethemu,Githimu | KE | Embu | -0.50896 | 37.52017 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 180045 | Siwo | KE | Nandi | 0.17763 | 35.22757 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 187483 | Masii | Masii | KE | Machakos | -1.46127 | 37.43849 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 199334 | Chogoria | Chogoria | KE | Tharaka - Nithi | -0.22954 | 37.62732 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 196662 | Idsowe | Idsowe | KE | Tana River | -2.29569 | 40.1228 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 197354 | Gikomora | Gikarmora,Gikomora | KE | Murang’A | -0.81667 | 37.03333 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 10341204 | Ombaka | KE | Kisumu | -0.23895 | 34.88305 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11964328 | Nyankoba | KE | Nyamira | -0.75208 | 34.91015 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 187097 | Mbaoni | Mbaoni | KE | Kilifi | -3.14496 | 40.0359 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 199754 | Chebloch | KE | Baringo | 0.46118 | 35.6837 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 184489 | Namwacha | KE | Bungoma | 0.47118 | 34.56279 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 11817279 | Serewa | KE | West Pokot | 1.3313 | 35.00233 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | |||
| 197291 | Gitero | Gitero | KE | Nyeri | -0.44984 | 36.93588 | 0 | Africa/Nairobi | populated place | ||
| 7845058 | Kapangani | KE | Kilifi | -2.82072 | 39.58127 | 0 | Africa/Nairobi | populated place |
Kenya : Tracer le rythme cardiaque de l’Afrique de l’Est à travers les villes et les coordonnées
Le pouls géographique du Kenya
Le Kenya n’est pas seulement un pays—c’est un carrefour de continents, de climats et de cultures. De l’humidité côtière de Mombasa aux hauts plateaux frais d’Eldoret, chaque ville vit à un rythme façonné par l’altitude, la proximité de la vallée du Rift et les voies historiques du commerce et de la migration. En tant que géographe, il est impossible de ne pas s’émerveiller devant la complexité et la richesse du tissu spatial du Kenya.
Ce qui donne vraiment vie à l’histoire spatiale de ce pays, ce ne sont pas seulement ses célèbres paysages—les savanes, les lacs et les escarpements — mais aussi ses villes et la façon dont elles sont imbriquées dans des frontières administratives qui retracent souvent de profondes divisions culturelles et écologiques. Chaque ville du Kenya fait partie d’un comté plus large, et chaque comté contient en son sein un mélange distinctif d’identité linguistique, économique et géographique.
Comprendre le Kenya à travers ses comtés et villes
Les 47 comtés du Kenya sont plus que des commodités administratives—ils sont des unités d’identité, de gouvernance et de développement régional. Lorsque nous cartographions les villes du Kenya, en les ancrant dans leurs comtés et départements respectifs, nous commençons à voir comment la décentralisation façonne l’infrastructure, la distribution des ressources et les économies locales.
Dans notre base de données au niveau des villes du Kenya, chaque zone urbaine—que ce soit la capitale animée Nairobi, la ville lacustre de Kisumu ou les centres en croissance rapide comme Thika et Kitale — est soigneusement liée à son comté. Cette classification est essentielle pour les chercheurs analysant le développement régional, les entreprises explorant l’expansion du marché et les planificateurs modélisant la croissance urbaine.
Coordonnées et besoin de précision
La latitude et la longitude ne sont pas de simples données techniques—elles sont les clés essentielles de l’analyse spatiale. Au Kenya, où la topographie change de manière spectaculaire sur de courtes distances, avoir des coordonnées précises pour chaque ville permet d’obtenir des informations puissantes.
Qu’il s’agisse de comprendre la viabilité agricole de l’arrière-pays de Nakuru ou de modéliser les flux de transport de Garissa à la côte, une géolocalisation précise est fondamentale. Notre ensemble de données fournit cette précision pour chaque ville du Kenya, permettant la visualisation et l’analyse géospatiales à l’échelle locale et nationale.
La puissance d’Excel dans l’analyse urbaine et régionale
Peut-être le développement le plus excitant de notre ensemble de données est l’inclusion du format **Excel (xlsx)**. Ce changement est plus que technique—il est philosophique. En offrant des données sur les villes dans Excel, nous brisons la barrière qui sépare souvent les données des utilisateurs quotidiens.
Excel ouvre le paysage urbain du Kenya aux éducateurs qui créent des plans de cours, aux ONG qui évaluent l’accès rural, aux journalistes qui créent des infographies et aux entrepreneurs qui ciblent les villes mal desservies. Avec Excel, les utilisateurs peuvent filtrer par comté, trier par zones d’altitude et analyser la dispersion urbaine sans avoir besoin d’expertise en base de données.
Pour beaucoup, Excel est le pont entre les données brutes et les informations exploitables—et maintenant, Kenya est disponible en quelques clics.
Un ensemble de données qui parle plusieurs langues
Au-delà d’Excel, nos données de la ville kenyane sont accessibles dans :
* **CSV** – Pour une importation flexible dans presque tous les outils
* **SQL** – Pour une intégration dans des bases de données structurées
* **JSON** – Pour le développement web et les applications modernes
* **XML** – Pour les systèmes qui nécessitent un formatage hiérarchique des données
Chaque version maintient une structure unifiée, garantissant que quelle que soit votre plateforme, l’intégrité des données de la ville du Kenya reste constante.
Pourquoi les données sur les villes sont importantes pour l’avenir du Kenya
Le Kenya est une nation en mouvement—ses villes s’étendent, les centres ruraux s’urbanisent et l’infrastructure atteint de nouvelles frontières. La planification urbaine, la préparation aux catastrophes, l’adaptation au climat et les prévisions économiques dépendent toutes de données géographiques structurées de haute qualité.
Notre base de données est conçue pour soutenir cet avenir. Avec les noms des villes, les affiliations administratives et les coordonnées précises, nous fournissons les outils pour comprendre la géographie en évolution du Kenya avec clarté et profondeur.
Conclusion : Cartographier le Kenya, renforcer la compréhension
Le Kenya mérite plus que simplement de l’admiration—il mérite de la compréhension. À travers le prisme d’un géographe, cette compréhension commence par des données détaillées sur les villes : où se trouvent les lieux, comment ils sont gouvernés et comment ils se connectent.
Maintenant, avec l’inclusion puissante du format Excel aux côtés de CSV, SQL, JSON et XML, nous rendons ces données accessibles à tous les étudiants, décideurs politiques, chercheurs et développeurs. Que vous étudiiez les tendances de l’urbanisation, planifiez la logistique humanitaire ou soyez simplement curieux de connaître l’identité spatiale du Kenya, la carte n’a jamais été aussi détaillée — ni plus utilisable.
