Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Data analysis: SQL, Python.

No ratings
582
29.10.2026
582
29.10.2026
No ratings
582
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Data analysis: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Technology
Язык English
Ссылка t.me/business_stats

We also recommend

Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Kekaton AI | Voiceover and voice clone
Bot

AI bot for text-to-speech and voice cloning in Telegram. Create audio using neural network quickly and easily.

Description

About data analysis: databases, SQL, Python and more for analysts.

Latest posts

Data analysis - DA SQL
Data analysis - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
GeoPandas в Python GeoPandas - это надстройка над Pandas в Python, которая используется для географического анализа. Главная её особенность - поддержка географических объектов с помощью GeoDataFrame и GeoSeries. ▶️GeoDataFrame - это, по сути, тот же DataFrame, только с поддержкой географических объектов в столбце geometry. Создается он следующим образом: import geopandas as gpd import pandas as pd #data = Данные с координатами df = pd.DataFrame(data) gdf = gpd.GeoDataFrame( df, geometry=gpd.points_from_xy(df['lon'], df['lat']), crs="EPSG:4326" ) Получится та же самая таблица, что и при обычном df, только координаты (широта и долгота) будут записаны в специальном формате в отдельном столбце geometry в виде point(). Позже их можно будет использовать для разных пространственных расчетов: нахождение площади, расстояния, построение границ и т.д. ▶️GeoSeries - это составная часть GeoDataFrame, которая представляет собой только лишь географические объекты в специальных форматах, в т.ч. и в формате point(). Может быть как и отдельной точкой, так и массивом. К примеру, отдельную точку можно создать так: import geopandas as gpd #координаты: target_lon, target_lat point = gpd.GeoSeries( gpd.points_from_xy([target_lon], [target_lat]), crs="EPSG:4326" ) 🟠Теперь о том, как это использовать на практике. Допустим, по городу расставлено множество точек продаж. И нам нужен алгоритм, который будет выдавать точки в радиусе 1 км от заданной. Итак, мы имеем уже созданный GeoDataFrame, который содержит координаты всех наших точек, и созданный GeoSeries, где мы будем задавать исходную точку. Сначала надо перевести всё в метрическую систему UTM, чтобы получить результаты в виде метров, а не градусов (по сути шаблонный код): import geopandas as gpd zone = int((target_lon + 180) // 6) + 1 epsg_utm = 32600 + zone if target_lat >= 0 else 32700 + zone gdf_utm = gdf.to_crs(epsg=epsg_utm) point_utm = point.to_crs(epsg=epsg_utm) И затем уже рассчитать расстояние между заданной точкой и точками в GeoDataFrame и вывести те, у которых расстояние менее 1000: gdf_utm['distance_m'] = gdf_utm.geometry.distance(point_utm.iloc[0]) nearby = gdf_utm[gdf_utm['distance_m']
Data analysis - DA SQL
FAQ

Open Data analysis - DA SQL in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Data analysis - DA SQL directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Data analysis - DA SQL.

The exact features depend on the resource. Open Data analysis - DA SQL to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
1,700
Month ago
1,709
Average growth
+0 / day
Updated
13 hours ago

Reviews for channel Data analysis - DA SQL

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login