Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🔓 Анализ данных с новой Python-библиотекой для Data Commons

Data Commons — это открытый граф знаний от Google, который объединяет сотни тысяч статистических переменных из множества публичных источников. Он упрощает доступ к важной информации по демографии, экономике, здравоохранению и другим сферам.

Теперь доступна новая версия Python-клиента Data Commons на базе V2 REST API! Эта библиотека позволяет легко выполнять запросы, получать данные и анализировать их в привычном Python-окружении.

Что нового в V2:
✅ Поддержка Pandas DataFrame — работать с данными стало еще удобнее
✅ Упрощённые методы для частых запросов
✅ Управление API-ключами прямо из клиента
✅ Поддержка нескольких форматов ответа (JSON, dict, list)
✅ Интеграция с Pydantic для проверки типов и валидации данных
✅ Возможность работать с публичными и приватными инстансами Data Commons, включая кастомные на Google Cloud

Пример использования:

variable = "sdg/SI_POV_DAY1"  # Доля населения ниже международной черты бедности  
df = client.observations_dataframe(variable_dcids=variable, date="all", parent_entity="Earth", entity_type="Continent")  
df = df.pivot(index="date", columns="entity_name", values="value")  

ax = df.plot(kind="line")  
ax.set_xlabel("Year")  
ax.set_ylabel("%")  
ax.set_title("Proportion of population below international poverty line")  
ax.legend()  
ax.plot()

✅ Вам не нужно копаться в куче CSV и API — просто берите данные и начинайте исследовать!

🔥 Для дата-сайентистов и аналитиков, которые хотят работать с крупными наборами данных быстрее и эффективнее.

➡️ Подробнее: https://clc.to/epdx-A

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/dsproglib/6617

1.1K viewsJul 2 at 07:04

🔓 Анализ данных с новой Python-библиотекой для Data Commons

Data Commons — это открытый граф знаний от Google, который объединяет сотни тысяч статистических переменных из множества публичных источников. Он упрощает доступ к важной информации по демографии, экономике, здравоохранению и другим сферам.

Теперь доступна новая версия Python-клиента Data Commons на базе V2 REST API! Эта библиотека позволяет легко выполнять запросы, получать данные и анализировать их в привычном Python-окружении.

Что нового в V2:
✅ Поддержка Pandas DataFrame — работать с данными стало еще удобнее
✅ Упрощённые методы для частых запросов
✅ Управление API-ключами прямо из клиента
✅ Поддержка нескольких форматов ответа (JSON, dict, list)
✅ Интеграция с Pydantic для проверки типов и валидации данных
✅ Возможность работать с публичными и приватными инстансами Data Commons, включая кастомные на Google Cloud

Пример использования:

variable = "sdg/SI_POV_DAY1"  # Доля населения ниже международной черты бедности  
df = client.observations_dataframe(variable_dcids=variable, date="all", parent_entity="Earth", entity_type="Continent")  
df = df.pivot(index="date", columns="entity_name", values="value")  

ax = df.plot(kind="line")  
ax.set_xlabel("Year")  
ax.set_ylabel("%")  
ax.set_title("Proportion of population below international poverty line")  
ax.legend()  
ax.plot()