AK
Мб [координаты, ресторан]
Size: a a a
2021 January 17
AK
других наверн вариантов нет, если города не получить
МS
Народ, привет всем. Я тут спарсил все координаты KFC, BurgerKing и McDonalds.
У меня задание:
«Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas.
Проанализировать конкурентную среду в Москве, подготовить и представить выводы»
Вот я пытаюсь сообразить что вообще можно в эти Pandas загрузить, если кол-во ресторанов разное
У меня задание:
«Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas.
Проанализировать конкурентную среду в Москве, подготовить и представить выводы»
Вот я пытаюсь сообразить что вообще можно в эти Pandas загрузить, если кол-во ресторанов разное
>> Проанализировать конкурентную среду
>> если кол-во ресторанов разное
так в этом и поинт задачи))
>> если кол-во ресторанов разное
так в этом и поинт задачи))
МS
пандас -- это либа для работы с табличными данными и их анализа
для начала тебе надо сложить все их в табличку, нагенерировав фичи (например, общее кол-во ресторанов в Мск, кол-во по округам, удаленность друг от друга (конкурентов и ресторанов одной сети как вариант) и т д
для начала тебе надо сложить все их в табличку, нагенерировав фичи (например, общее кол-во ресторанов в Мск, кол-во по округам, удаленность друг от друга (конкурентов и ресторанов одной сети как вариант) и т д
МS
можно еще как-нибудь по-умному через координаты, которые у тебя есть, попробовать запросить отзывы и оценки ресторанов через api гугл карт или иного сервиса (какой нибудь forsquare, если он еще жив и есть возможность у него))
МS
>> подготовить и представить выводы
саундз лайкнеплохо было бы сделать графики (либы matplotlib, seaborn, plotly)
саундз лайкнеплохо было бы сделать графики (либы matplotlib, seaborn, plotly)
МS
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas
по сути таблица будет иметь вид:
Предприятие | Координаты, как ты сказал | Столбцы с фичами
по сути таблица будет иметь вид:
Предприятие | Координаты, как ты сказал | Столбцы с фичами
AK
можно еще как-нибудь по-умному через координаты, которые у тебя есть, попробовать запросить отзывы и оценки ресторанов через api гугл карт или иного сервиса (какой нибудь forsquare, если он еще жив и есть возможность у него))
это чуваки на гео специализируются, им скорее надо подавать по местоположениям эти рестики а не по отзывам
МS
это чуваки на гео специализируются, им скорее надо подавать по местоположениям эти рестики а не по отзывам
можно тогда как-нибудь привязать это к центру города и популярным достопримечательностям (чем более людное место, тем больше проходимость)
МS
отзывы может иметь смысл анализировать, если рядом находятся несколько рестов разных сетей (например, бк и кфс в соседних зданиях), как вариант
AK
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas
по сути таблица будет иметь вид:
Предприятие | Координаты, как ты сказал | Столбцы с фичами
по сути таблица будет иметь вид:
Предприятие | Координаты, как ты сказал | Столбцы с фичами
я думаю первоначальный такой | Координаты | Город/мб район | Столбцы с фичами(если найду |
А из этого уже создавать pivot_table
А из этого уже создавать pivot_table
МS
я думаю первоначальный такой | Координаты | Город/мб район | Столбцы с фичами(если найду |
А из этого уже создавать pivot_table
А из этого уже создавать pivot_table
город у тебя один, судя по заданию, мск
AK
можно тогда как-нибудь привязать это к центру города и популярным достопримечательностям (чем более людное место, тем больше проходимость)
о, крутая идея
МS
я думаю первоначальный такой | Координаты | Город/мб район | Столбцы с фичами(если найду |
А из этого уже создавать pivot_table
А из этого уже создавать pivot_table
и судя по
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию)
они хотят в одном датафрейме видеть три предприятия (мак, кфс, бк) построчно
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию)
они хотят в одном датафрейме видеть три предприятия (мак, кфс, бк) построчно
AK
город у тебя один, судя по заданию, мск
«Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas» я ж загружаю все, видишь по предприятиям делю. А вот анализ тока мск
МS
Предприятие | Координаты | Округ (ЦАО ЮАО и т д)| Столбцы с фичами(если найду |
я бы так сделала
я бы так сделала
AK
и судя по
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию)
они хотят в одном датафрейме видеть три предприятия (мак, кфс, бк) построчно
>> Загрузить рестораны (разделенные по предприятию)
они хотят в одном датафрейме видеть три предприятия (мак, кфс, бк) построчно
ага
МS
«Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas» я ж загружаю все, видишь по предприятиям делю. А вот анализ тока мск
а, ну оке
AK
«Загрузить рестораны (разделенные по предприятию) в pandas» я ж загружаю все, видишь по предприятиям делю. А вот анализ тока мск
ну разделенные это ж наверн не обязат первым столбцом
МS
ты прав, но так просто удобнее смотреть)