<jupyter_start><jupyter_text>Slovenske Alpe==============> "Vse to je moje življenje. Pot, ki ne pripelje nikamor drugam kakor na naslednjo pot in ta zopet na naslednje razpotje. Brez konca. [...] In to je zgodba, ki ni nastajala ob topli peči, temveč so besede rasle v meni, ko sem v potu svojega obraza preizkušal svojo voljo in meje človeške zmogljivosti; in preizkusil sem jih temeljito. Tako temeljito, da dobro vem, kako jih še niti od daleč nisem dosegel in da jih bodo mnogi prav kmalu presegli. V tem je veličina življenja."(<NAME>)Spodaj sledi kratka analiza podatkov tisoč sto petindvajsetih planinskih točk v Slovenskih Alpah.<jupyter_code># naložimo paket
import pandas as pd

# naložimo razpredelnico, s katero bomo delali
planinske_tocke = pd.read_csv(r'C:\Users\Andreja\Documents\Programiranje\Slovenske-Alpe\obdelani-podatki\planinske-tocke.csv')
bliznje_tocke = pd.read_csv(r'C:\Users\Andreja\Documents\Programiranje\Slovenske-Alpe\obdelani-podatki\bliznje-tocke.csv')
poti = pd.read_csv(r'C:\Users\Andreja\Documents\Programiranje\Slovenske-Alpe\obdelani-podatki\poti.csv')
vrste = pd.read_csv(r'C:\Users\Andreja\Documents\Programiranje\Slovenske-Alpe\obdelani-podatki\vrste.csv')

# ker bomo delali z velikimi razpredelnicami, povemo, da naj se vedno izpiše le 20 vrstic
pd.options.display.max_rows = 20

planinske_tocke
planinske_tocke[['višina (m)', 'število ogledov', 'število poti']].sum()
planinske_tocke.ime.count()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Primerjava vseh treh delov Alp--------------------------------------------<jupyter_code>planinske_tocke['zaokrožena višina'] = 100 * (planinske_tocke[['višina (m)']] // 100)
planinske_tocke<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>PRIMERJAVA PO VIŠINISpodnji graf nam prikazuje porazdelitev planinskih točk po njihovivišini (zaokroženi na stotice). Graf priča, da se tudi Alpe v grobem trudijo slediti Gaussovi porazdelitvi.Julijci so seveda bistveno najvišji, sledijo jim Karavanke in potem Kamniške Alpe. Še vedno pa smo precej nizki. Že samo, če se primerjamo z nekaterimi drugimi deli Alp v drugih državah. Kaj šele s Himalajo ali pa goro Olimp na Marsu (ki je v resnici vulkan), ki ima približno 22 000 m nadmorske višine. Zakaj so potem Slovenske gore tako zelo obiskane? Med jedrnatim pogovorom z mojim očetom, je ta dejal, da so naše Alpe ene redkih, resnično redkih gorskih območij, ki imajo sploh označene poti in so na težavnih mestih tudi primerno zavarovane. V ostalih državah za vzpone skoraj vedno potrebuješ vodiča. Zanimivo, kajne?<jupyter_code>#definiramo razpredelnice z istimi podatki kot planinske_toske za posamezne dele Alp
julijci = planinske_tocke[planinske_tocke.gorovje == '<NAME>']
grintovci = planinske_tocke[planinske_tocke.gorovje == '<NAME>']
karavanke = planinske_tocke[planinske_tocke.gorovje == 'Karavanke']
planinske_tocke.groupby('zaokrožena višina').size()
#porazdelitev po višini za Alpe
planinske_tocke[['ime', 'zaokrožena višina']].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#porazdelitev po višini za Julijske Alpe
julijci.groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#porazdelitev po višini za Kamniške Alpe
grintovci.groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#porazdelitev za Karavanke
karavanke.groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#graf povprečne višine točk za posamezne dele Alp
planinske_tocke[['gorovje', 'višina (m)']].groupby('gorovje').mean().plot.bar()
#povprečna višina točk
import math
planinske_tocke.groupby('gorovje')[['višina (m)']].mean().round() #ne dela apply(int)?(int())?<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>PRIMERJAVA PO PRILJUBLJENOSTI IN OGLEDIHV resnici res nisem pričakovala, da bodo tri najbolj priljubljene planinske točke prav najvišji vrhovi posameznega dela Alp. Še bolj je zanimivo, da je takoj na četrtem mestu Storžič, četudi bolj vrhnji predel povsod prekrivajo ovčji kakci (in podplate čevljev in roke :)). Je pa to res eden lepše dosegljivih dvatisočakov in je zato zelo prijazen za družine.Zanimivo je tudi, da je <NAME> šele na 210. mestu, medtem ko je Triglav kraljuje na prvem, saj večina planincev če ne ravno za vzpod na Triglav, vsaj za sestop z njega izbere pot čez <NAME>lav. Ta pot je zaradi takega navala ljudi že prav nevarno gladka.Še vedno so najbolj priljubljeni Julijci, takoj za njimi Kamniške Alpe, Karavanke pa niti ne toliko.(Morda na rezultate vpliva tudi dejstvo, da imajo Julijci bistveno več, skoraj toliko planinskih točk kot Kamniške Alpe in Karavanke skupaj.)<jupyter_code>#število planinskih točk po gorovju
planinske_tocke.groupby('gorovje').ime.count()
#točke po priljubljenosti
planinske_tocke[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število ogledov']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).head(10)
#točke po priljubljenosti za Julijske Alpe
julijci[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število ogledov']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).head(10)
#za <NAME>
grintovci[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število ogledov']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).head(10)
#za Karavanke
karavanke[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število ogledov']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).head(10)
#povprečje mest po priljubljenosti
planinske_tocke.groupby('gorovje')[['priljubljenost (mesto)']].mean().round() #ne dela apply(int)
#povprečja mest po priljubljenosti in števila ogledov
planinske_tocke.groupby('gorovje')[['število ogledov' ]].mean().plot.bar()
planinske_tocke.groupby('gorovje')[['priljubljenost (mesto)' ]].mean().plot.bar()
#povprečje ogledov
planinske_tocke[['gorovje', 'število ogledov']].groupby('gorovje').mean().round() #ne dela appy(int)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>PRIMERJAVA PO POTEHImamo le 10 planinskih točk, na katere ne vodi nobena "uradna" pot.<jupyter_code>#število poti: Največ jih je v Julijcih, a na to gotovo vpliva, da imajo Julijci tudi največ planinskih točk
planinske_tocke[['gorovje', 'število poti']].groupby('gorovje').sum()
#največje število poti na goro za določeno gorovje
#največ poti vodi na Storžič
planinske_tocke[['gorovje', 'število poti']].groupby('gorovje').max()
#planinske točke glede na število poti, ki vodijo nanjo
planinske_tocke[['ime', 'število poti']].sort_values('število poti', ascending = False)
#Na deset planinskih točk ne vodi nobena "splošno znana" pot
planinske_tocke[['število poti']][planinske_tocke[['število poti']] == 0].count()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali največ točk na planinski poti v Alpah predstavljajo vrhovi?----------------------------------------------------------------------------------------Ja, vrhove očitno predstavlja daleč največ planinskih točk. To velja tudi za posamezne dele Alp. Sledijo jim planine, koče in cerkve. Opazimo, da je razkol med vrhovi in ostalimi vrstami najmanjši pri Kamniško Savinjskih Alpah, in da so Julijske Alpe izrazito bolj vodnate.<jupyter_code>#združimo planinske točke z vsemi vrstami, ki so
vrste_tock = pd.merge(planinske_tocke, vrste[~vrste.vrsta.isnull()], left_on = 'ime', right_on = 'točka')[['gorovje', 'višina (m)', 'število poti', 'točka', 'vrsta']]
vrste_tock
#število posameznih vrst v Alpah
vrste_tock.groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False)
#še graf
vrste_tock.groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False).plot.bar()
#število vrhov na gorovje
vrste_tock[vrste_tock.vrsta == 'vrh'].groupby('gorovje').size()
#število planinskih točk posamezne vrste na gorovje
vrste_tock[['gorovje', 'vrsta']].groupby(['vrsta', 'gorovje']).size()
#vrhovi na gorovje
vrste_tock[vrste_tock.vrsta == 'vrh'][['gorovje', 'vrsta']].groupby('gorovje').size().plot.bar()
#število posameznih vrst za Julijce
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Julijske Alpe'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False)
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Julijske Alpe'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False).plot.bar()
#za Kamniške Alpe
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Kamniško Savinjske Alpe'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False)
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Kamniško Savinjske Alpe'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False).plot.bar()
#za Karavanke
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Karavanke'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False)
vrste_tock[vrste_tock.gorovje == 'Karavanke'].groupby('vrsta').size().sort_values(ascending = False).plot.bar()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali je število poti in ogledov povezanih s priljubljenostjo planinske točke?----------------------------------------------------------------------------------------------------------Opomba: Mesta priljubljenosti segajo preko števila planinskih točk v Alpah, saj je spletna stran upoštevala vso Slovenijo.Prvi graf nam pove, da število poti v splošnem ni povezano s priljubljenostjo. Res pa je, da je razlika vidna, če primerjamo recimo prvih petsto najbolj priljubljenih lokacij z ostalimi. Pri večini povprečje poti ostaja enako, jih je pa kar nekaj, ki imajo veliko več poti. Natančneje, pri prvih petstotih najbolj priljubljenih lokacij je posprečje poti na eno planinsko točko enako pet poti, pri ostalih pa le dve.Graf, ki kaže povezavo med priljubljenostjo lokacije in njenim številom ogledov na strani je veliko bolj jasen, skorajda lepo zvezen in padajoč. Pri prvih dvestotih najpriljubljenih lokacijah zelo hitro narašča, torej se število ogledov s priljubljenostjo hitro veča. Seveda v svoji nezveznosti močno izstopa Triglav. Skoraj do konca je graf približno linearen, torej ogledi naraščajo linearno s priljubljenostjo. Na koncu se graf prevesi v konstanto. Od 2000. mesta dalje so torej vse planinske točke deležne enake pozornosti.<jupyter_code>#število poti glede na priljubljenost
planinske_tocke[['število poti', 'priljubljenost (mesto)']].plot.scatter('priljubljenost (mesto)', 'število poti')
#poti_tocke = planinske_tocke[['število poti', 'priljubljenost (mesto)']].groupby('priljubljenost (mesto)')
#poti_tocke['območje_priljubljenosti'] = if poti_tocke[['priljubljenost (mesto']] <= 499 then 500 else (100 * (poti_tocke[['priljubljenost (mesto)']].apply(int()) // 100))
#poti_tocke = pd.merge

#!!!NE DELA!!! :( IDEJA: razdelimo točke glede na priljubljenost - prvih 500, drugih 500 ... in izračunam povprečje števila poti. Ne gre => poskusim z rezinami


#povprečno število poti za 500 najbolj priljubljenih točk - spodaj sledijo nadaljne rezine po 500 
planinske_tocke[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število poti']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True)[0:500].mean().round()
planinske_tocke[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število poti']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True)[500:1000].mean().round()
planinske_tocke[['ime', 'priljubljenost (mesto)', 'število poti']].sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True)[1000:1500].mean().round()
#število ogledov glede na priljubljenost
planinske_tocke[['število ogledov', 'priljubljenost (mesto)']].plot.scatter('priljubljenost (mesto)', 'število ogledov')
planinske_tocke[['število ogledov', 'priljubljenost (mesto)']].plot('priljubljenost (mesto)', 'število ogledov')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali je priljubljenost obiskov planinske točke povezana s številom gor v okolici?-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------Graf ne kaže nobene povezanosti med tema dvema spremenljivkama.<jupyter_code>#višina točke glede na njeno priljubljenost
planinske_tocke[['višina (m)', 'priljubljenost (mesto)']].plot.scatter('priljubljenost (mesto)', 'višina (m)')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali je priljubljenost povezana z vrsto planinske točke?------------------------------------------------------------------------------Spodaj so prikazana povprečja mest glede na priljubljenost za posamezno vrsto. Kot pričakovano so koče seveda najbolj priljubljena destinacija.<jupyter_code>#povprečno mesto priljubljenosti za določeno vrsto točke
vrste_priljubljenost = pd.merge(planinske_tocke, vrste[~vrste.vrsta.isnull()], left_on = 'ime', right_on = 'točka')[['vrsta', 'priljubljenost (mesto)']]
vrste_priljubljenost.groupby('vrsta').mean().sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).round() #apply(int())
#še graf za zgornjo tabelo
vrste_priljubljenost.groupby('vrsta').mean().sort_values('priljubljenost (mesto)', ascending = True).plot.bar()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali je priljubljenost povezana z višino točke? ----------------------------------------------------------------V splošnem niti ne, čeprav lahko opazimo večinoma neenakomerno padanje priljubljenosti s padanjem višine.<jupyter_code>#združimo točke z njihovimi bližnjimi točkami
visine_priljubljenost = pd.merge(planinske_tocke, bliznje_tocke[~bliznje_tocke.isnull()], left_on = 'ime', right_on = 'ime planinske točke')[['ime','ime bližnje točke', 'višina (m)', 'zaokrožena višina','višina bližnje točke (m)', 'priljubljenost (mesto)']]
visine_priljubljenost
#priljubljenost glede na višino
visine_priljubljenost[['višina (m)', 'priljubljenost (mesto)']].plot.scatter('višina (m)', 'priljubljenost (mesto)')
#povprečno mesto priljubljenosti za posamezno zaokroženo višino
visine_priljubljenost.groupby('zaokrožena višina')[['priljubljenost (mesto)']].mean().round()
#še graf za zgornjo tabelo
visine_priljubljenost.groupby('zaokrožena višina')[['priljubljenost (mesto)']].mean().round().plot.bar()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali je višina planinske točke povezana z višinami bližnjih?-----------------------------------------------------------------------------------(hipoteza zastavljena dodatno - še neuspelo rešena :( )<jupyter_code>tocka = pd.merge(planinske_tocke, bliznje_tocke, left_on = 'ime', right_on = 'ime planinske točke')[['ime', 'višina (m)']] #[['višina bližnje točke (m)']].mean().round()
povp_bliznje = visine_priljubljenost.groupby('ime')[['ime', 'višina bližnje točke (m)']].median()[ : ]

#visine_povprecje_bliznjih = pd.merge(tocka, povp_bliznje)

#visine_povprecje_bliznjih = pd.merge(
#visine_priljubljenost.groupby('ime')[['višina (m)', 'višina bližnje točke (m)']].head(),
#visine_priljubljenost.groupby('ime')[['višina bližnje točke (m)']].mean().head().round())



#visine_z_bliznjimi = pd.merge(tocka, povp_bliznje, left_on = 'ime', right_on = 'ime')
#visine_z_bliznjimi.groupby('ime').head()
#visine_priljubljenost

#tocka['povprečje višin bližnjih točk'] = visine_priljubljenost.groupby('ime')[['ime', 'višina bližnje točke (m)']].mean().round()



ime = pd.merge(tocka, povp_bliznje, left_on = 'ime', right_on = 'ime')
ime.groupby('ime').head()

visine_priljubljenost
tocka['povprečje višin bližnjih točk'] = visine_priljubljenost.groupby('ime')[['ime', 'višina bližnje točke (m)']].median()
#tocka.plot.scatter('višina (m)',
tocka<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ali lahko preko vrste predvidemo višino planinske točke?-----------------------------------------------------------------------------------Spodnji grafi pripadajo določeni vrsti planinske točke in prikazujejo njihovo število na določeni višini (po 100 m).Večina bivakov leži med 1300 m in 2100 m, za jezera, cerkve in sedla težko kaj povemo, večina slapov med 400 m in 900 m, planin med 1000 m in 1600 m, skoraj vse koče ležijo pod 1800 m, več kot dve tretjini vrhov pa je nad 1500 m.<jupyter_code>#združimo vrste in zaokrožene višine
vrste_visine = pd.merge(planinske_tocke, vrste[~vrste.vrsta.isnull()], left_on = 'ime', right_on = 'točka')[['zaokrožena višina', 'vrsta']]

vrste_visine[['zaokrožena višina', 'vrsta']].groupby(['vrsta', 'zaokrožena višina']).size().head(10)
#število točk določene vrste na višino
vrste_visine[['zaokrožena višina', 'vrsta']].groupby(['zaokrožena višina', 'vrsta']).size().head(10)
#BIVAK
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'bivak'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'bivak'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'jezero'].groupby('zaokrožena višina').size()
#JEZERO
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'jezero'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#SLAP
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'slap'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'slap'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#VRH
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'vrh'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'vrh'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#PLANINA
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'planina'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'planina'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#KOČA
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'koča'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'koča'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#CERKEV
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'cerkev'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'cerkev'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()
#SEDLO
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'sedlo'].groupby('zaokrožena višina').size()
vrste_visine[vrste_visine.vrsta == 'sedlo'].groupby('zaokrožena višina').size().plot.bar()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Analiza po zahtevnosti poti (začetek)-----------------------------------------------------Vidimo, da imamo v naših Alpah največ lahkih poti.<jupyter_code>#združimo poti z zahtevnostmi
pot = pd.merge(planinske_tocke, poti[~poti.zahtevnost.isnull()], left_on = 'ime', right_on = 'ime planinske točke')[['ime', 'gorovje', 'pot', 'zahtevnost']]

pot[['ime', 'zahtevnost']].groupby('zahtevnost').count()
pot[['ime', 'zahtevnost']].groupby('zahtevnost').count().plot.bar()
#število poti po zahtevnosti za določeno gorovje
pot[['zahtevnost', 'gorovje']].groupby(['zahtevnost', 'gorovje']).size()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.16527583309997199, 'fraction_numerical': 0.006328759451134136, 'mean_word_length': 5.545454545454546, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 60, '<?xml version=': 0, '>': 61, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '13', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '618431', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 7571, 'n_tokens_neox': 7357, 'n_words': 1516, 'path': 'obdelani-podatki/analiza.ipynb', 'repo_name': 'TurkAndreja/Slovenske-Alpe', 'size': '17903'}