<jupyter_start><jupyter_text>Geolocalización  Parámetros<jupyter_code>BASE_DIR = '/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data' # Mac
# BASE_DIR = r'D:\Users\efras\Documents\EF\Contests\Datathon_CDMX\data' # Windows
ILE_NAME = 'ile_limpio_cluster'
GEO_NAME = 'localidades'<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importar  Clases<jupyter_code>from mariachis.localidades import GeoLoc

ile_class = GeoLoc(BASE_DIR, ILE_NAME)
geo_class = GeoLoc(BASE_DIR, GEO_NAME, iso_country_code='MX')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>ILE limpio y con cluster<jupyter_code>ile = ile_class.full_import(api=False)
ile.sample()<jupyter_output>Archivo con nombre ile_limpio_cluster.csv fue encontrado en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data
Con 79383 renglones y 73 columnas<jupyter_text>Localidades por URL<jupyter_code>geo = geo_class.get_data()
geo.sample()<jupyter_output>Archivo: localidades.csv fue exportado exitosamente en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data<jupyter_text>Municipios  Transformación<jupyter_code>geo = geo_class.wrangling_geo(geo)
geo.sample()<jupyter_output>Archivo: localidades_geoloc.csv fue exportado exitosamente en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data<jupyter_text>Mapa<jupyter_code>geo['boundary'].plot()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Unión<jupyter_code>df = ile_class.merge_with_ile(ile, geo)
print(df.shape)
df.sample()<jupyter_output>Archivo: ile_limpio_cluster_geoloc.csv fue exportado exitosamente en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data
(68442, 95)<jupyter_text>Clustering de localidades<jupyter_code>df, loc_cluster = ile_class.loc_cluster(ile)
df.sample()<jupyter_output>Archivo: ile_limpio_cluster_group.csv fue exportado exitosamente en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data<jupyter_text>Preservación del modelo<jupyter_code>ile_class.save_model({'pronostico':loc_cluster, 'pronostico_cols':df.columns}, 'ile_modelo_localidad_clustering')<jupyter_output>El modelo ile_modelo_localidad_clustering.xz fue guardado existosamente en:
/Users/efraflores/Desktop/EF/Contests/Datathon_CDMX/data
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10697674418604651, 'fraction_numerical': 0.0065116279069767444, 'mean_word_length': 10.380952380952381, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 31, '<?xml version=': 0, '>': 31, '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}}
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