Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Анализ данных: SQL, Python.

Нет оценок
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Нет оценок
582
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Анализ данных: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Технологии
Язык Русский
Ссылка t.me/business_stats

Также рекомендуем

Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Бот

AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.

Описание

Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.

Последние посты

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
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
1,700
Месяц назад
1,709
Средний рост
+0 / день
Обновлено
12 часов назад

Отзывы о канале Data analysis - DA SQL

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход