Aviso importante antes de mergulharmos no código; presumimos que o desenvolvimento desses distritos pode ser identificado pelo tamanho da família. Claro, isso não é cem por cento verdadeiro, porém, para este caso, fazemos esta suposição.
Por favor, não fique preso em significados teóricos, o objetivo desta postagem do blog é extrair dados com sucesso e realizar análises de dados neles. Não se trata de tentar algo de verdade.
2. Extrair dados
Vamos extrair dados da plataforma de dados abertos do Município de Istambul (ibb) com API. Você pode encontrar vários conjuntos de dados abertos do Município de Istambul.
Vá para o link de dados abaixo e clique no botão 'API de dados'.
Quando clicamos no botão API de dados, esta janela abre, vamos copiar o link no retângulo vermelho abaixo e colá-lo em nosso código.
Depois disso, vamos deletar ‘$ top = 5 &’ para extrair todos os dados, não apenas o primeiro 5. Você pode ver o código abaixo para extrair dados do site e alterá-los para o formato de quadro de dados usando o pandas.
url = ‘https://data.ibb.gov.tr/datastore/odata3.0/25077460-ddfb-45b6-b32c-4615f0ad2d57?$format=json' #URL do tamanho da família de acordo com os distritos
def pulldataToDataframe(url):
query = urllib.request.urlopen(url) # Conexão API
data = json.loads(query.read().decodificar()) # Mudar para o tipo json
data = data.get("valor") # Obtendo apenas o valor dos dados
return pd.DataFrame(dados) # Mudar para dataframe
df = df.drop(colunas = ”_ id”) # Remoção da coluna id
df = pulldataToDataframe(url)
imprimir(df.columns)
Extraímos os dados e os movemos para o quadro de dados. Vamos ver o 5 Dados principais.
df.head() #Dataframe 1ª coluna: Distritos, 2nd coluna: tamanho da família de acordo com os distritos
Istambul tem 2 partes; Europeu e asiático. Usaremos Kadikoy para o centro da parte asiática e Besiktas para a parte europeia. Separamos os distritos pela parte asiática (kadikoy_list) e a parte europeia (besiktas_list)
kadikoy_list = ['Kadikoy', 'Águia', 'Sile', 'Uskudar', 'Pendik', 'Umraniye', 'Maltepe', 'Sultanbeyli', ‘Tuzla’, 'Ataşehir', 'Cekmekoy', 'Sancaktepe', 'Beykoz']
besiktas_list = ['Besiktas', 'Bakirkoy', 'Beyoglu', 'Catalca', 'Trabalho', 'Conquistador', 'Gaziosmanpasa', 'Sarıyer', 'Silivri', 'Enevoado', 'Zeytinburnu', 'Buyukcekmece', 'Kagithane', 'Küçükçekmece', 'Bayrampasa', 'Caçadores', 'Bagcilar', ‘Arnuvutköy’, 'Basaksehir', 'Beylikduzu', 'Esenyurt', 'Sultangazi', 'Esenler', 'Gungoren', 'Bahcelievler']
kadikoy_dist = [] besiktas_dist = []
3. API de GOOGLE
Nós vamos, agora vamos ver a parte da API do Google. Existem muitas APIs disponíveis para uso no Google Cloud Platform. Você pode verificá-los aqui: https://cloud.google.com/
Você deve criar sua conta e solicitar uma chave de API. Está bem explicado aqui; https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/get-api-key
Eu baixei as APIs abaixo. Porém, como você pode ver, Eu só uso a API de matriz de distância e a API de uso de serviço. Eu recomendo que você também baixe as APIs JavaScript de geocodificação, geolocalização, locais, direções e mapas. Se você quiser trabalhar com dados do GoogleMaps.
Agora vamos ver o código de como usamos a API. Nos comentários de código abaixo, Eu acho que esta bem explicado.
pedidos de importação, json
api_key = ’QsatasdjıgwedSDFJW-A1lkjasdbUQ’ #Você precisa colocar sua chave de API aqui # url variávelEm estatística e matemática, uma "variável" é um símbolo que representa um valor que pode mudar ou variar. Existem diferentes tipos de variáveis, e qualitativo, que descrevem características não numéricas, e quantitativo, representando quantidades numéricas. Variáveis são fundamentais em experimentos e estudos, uma vez que permitem a análise de relações e padrões entre diferentes elementos, facilitando a compreensão de fenômenos complexos.... store url url = ‘https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/json?'
#Para cada distrito na parte asiática, nós encontramos sua distância entre
#(Kadikoy) e anexe nossa lista 'kadikoy_dist'.
para dest em kadikoy_list:
source = ‘kadiköy’
r = solicitações.get(url + ‘Origens =’ + fonte +
‘&destinos = ’ + dest +
‘&chave = ’ + Chave API)
kadikoy_dist.append(r.json()[‘Linhas’][0][‘Elementos’][0]['distância']['valor'])
#Para cada distrito na parte europeia, nós encontramos sua distância entre
#(besiktas) e anexe nossa lista 'besiktas_dist'.
para dest em besiktas_list:
source = ‘besiktas’
r = solicitações.get(url + ‘Origens =’ + fonte +
‘&destinos = ’ + dest +
‘&chave = ’ + Chave API)
besiktas_dist.append(r.json()[‘Linhas’][0][‘Elementos’][0]['distância']['valor'])
Como você pode ver, nós extraímos dados de distritos, tamanho médio da família com API de dados ibb, e geramos uma nova função com a API de matriz de distância da API do Google e a nomeamos como coluna Distâncias.
