Безумно быстрые карты Folium без написания кода на Python с умным подсказыванием GPT-4
Без написания кода на Python Быстрые и умные карты Folium с помощью GPT-4
“Глобальное счастье” – средние значения и тенденции менее чем за 15 минут
С помощью тщательного инициирования GPT-4 возможно решить сложные задачи визуализации данных (включая создание карт) за минуты, а не часы.
Нужны доказательства? Давайте рассмотрим полноценный пример использования.
В качестве примера мы можем использовать GPT-4 для создания Python-кода для доступа к данным “Счастья” (из базы данных Счастья ООН) и создания карт.
Меня интересуют 2 вопроса:
- Краткий обзор моделей случайного леса для исполнительного руководителя
- Раскрываем волшебство разговора интеграция ChatGPT с React.js и Node.js
- Лучший онлайн-бизнес для начинающих (4 простых шага к 1 млн+ в год)
Вопрос 1. Каково среднее значение счастья для каждой страны за данный период времени (за годы с 2015 по 2022)?
Вопрос 2. Какие страны имеют тенденцию к “большему счастью”, а какие к “меньшему счастью” за данный период времени (за годы с 2015 по 2022)?
Для ответа на эти два вопроса мы можем найти, извлечь и обработать соответствующий набор данных и создать 2 красивые карты в folium в ту же секунду.
Вот как это сделать:
Шаг 1. Найти набор данных
Запрос к GPT-4: Можете ли вы предоставить мне ссылку на CSV-файл с наиболее свежими данными ООН о счастье за годы с 2015 по 2022?
Ответ от GPT-4:
Этот набор данных уже был очищен, и для интересующих нас лет (ссылка ЗДЕСЬ) – после скачивания мы можем приступить к работе с данными.
Шаг 2. Проверка и отображение набора данных (в таблице)
Для простоты (и модульности) я хочу убедиться, что данные доступны и точны.
Чтобы проверить, находятся ли данные в необходимой структуре для получения показателей счастья, я могу загрузить CSV-файл в основное окно GPT-4 и запросить у GPT-4 описание набора данных:
