Учебное пособие по геокодированию и очистке данных с помощью Python

В этом руководстве мы рассмотрим концепцию геокодирования в Python на практическом примере. Геокодирование — это процесс преобразования названий мест и адресов в координаты широты и долготы. Обратный процесс, генерация адресов из координатной информации, называется обратным геокодированием. В этом руководстве мы сосредоточимся на первом подходе (геокодировании). Используя таблицу данных из Википедии со списком самых посещаемых музеев мира, мы воспользуемся API Nominatim, который обращается к данным OpenStreetMap, для получения координат широты и долготы и нанесения их на интерактивную карту Leaflet с помощью библиотеки Folium Python. Наряду с чтением данных с помощью библиотеки Pandas Python и их подготовкой к этому упражнению мы рассмотрим различные этапы очистки и преобразования данных. Если вам интересно узнать, как выполнять очистку и обработку данных, это руководство также будет вам интересно. Mist посетил музеи мира - https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_most-visited_museums Скачайте скрипт Python (.py) и/или iPython Notebook (.ipynb) - https://drive.google.com/drive/folders/183cH0XII_AZ3LwN0xwNZD8sJTndJ3i8s?usp=sharing Вот временная шкала: 00:00 - Введение, очистка и преобразование данных 17:00 - Получение координатной информации с помощью геокодера 42:00 - Нанесение данных на интерактивную карту