added 5min append State exporing the usaddress package
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999
.ipynb_checkpoints/5min append State-checkpoint.ipynb
Normal file
999
.ipynb_checkpoints/5min append State-checkpoint.ipynb
Normal file
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@ -0,0 +1,999 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# 5 minute append to state column \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"After taking some time to look around I found usaddress for parsing states. This notebook shows how easy it is to parse addresses with usaddress. I feel that the list of tuples is a bit clunky, but it works and I only spotted one error in the results... Indianna?? really??"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"import seaborn as sns\n",
|
||||
"import usaddress\n",
|
||||
"% matplotlib inline"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Load Data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/78ou6jcu4jfseul53lu1w3nio')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" <th>crowd-low-estimate</th>\n",
|
||||
" <th>crowd-high-estimate</th>\n",
|
||||
" <th>mean-high-low</th>\n",
|
||||
" <th>source</th>\n",
|
||||
" <th>Latitude</th>\n",
|
||||
" <th>Longitude</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>Abilene, TX</td>\n",
|
||||
" <td>200</td>\n",
|
||||
" <td>200</td>\n",
|
||||
" <td>200.0</td>\n",
|
||||
" <td>http://www.reporternews.com/story/news/local/2...</td>\n",
|
||||
" <td>32.576489</td>\n",
|
||||
" <td>-99.665323</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>Accident, MD</td>\n",
|
||||
" <td>54</td>\n",
|
||||
" <td>54</td>\n",
|
||||
" <td>54.0</td>\n",
|
||||
" <td>Twitter; on-site witness</td>\n",
|
||||
" <td>39.628700</td>\n",
|
||||
" <td>-79.319760</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>Adak, AK</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>10.0</td>\n",
|
||||
" <td>adn.com</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>Adrian, MI</td>\n",
|
||||
" <td>130</td>\n",
|
||||
" <td>150</td>\n",
|
||||
" <td>140.0</td>\n",
|
||||
" <td>https://www.facebook.com/events/847360115406578/</td>\n",
|
||||
" <td>41.889943</td>\n",
|
||||
" <td>-84.065892</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>Ajo, AZ</td>\n",
|
||||
" <td>250</td>\n",
|
||||
" <td>250</td>\n",
|
||||
" <td>250.0</td>\n",
|
||||
" <td>https://www.facebook.com/plugins/post.php?href...</td>\n",
|
||||
" <td>32.384890</td>\n",
|
||||
" <td>-112.890110</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location crowd-low-estimate crowd-high-estimate mean-high-low \\\n",
|
||||
"0 Abilene, TX 200 200 200.0 \n",
|
||||
"1 Accident, MD 54 54 54.0 \n",
|
||||
"2 Adak, AK 10 10 10.0 \n",
|
||||
"3 Adrian, MI 130 150 140.0 \n",
|
||||
"4 Ajo, AZ 250 250 250.0 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" source Latitude Longitude \n",
|
||||
"0 http://www.reporternews.com/story/news/local/2... 32.576489 -99.665323 \n",
|
||||
"1 Twitter; on-site witness 39.628700 -79.319760 \n",
|
||||
"2 adn.com 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"3 https://www.facebook.com/events/847360115406578/ 41.889943 -84.065892 \n",
|
||||
"4 https://www.facebook.com/plugins/post.php?href... 32.384890 -112.890110 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.head()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## original method\n",
|
||||
"using last 2 characters of location"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['State'] = df['location'].str[-2:]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CA</th>\n",
|
||||
" <td>69</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WA</th>\n",
|
||||
" <td>27</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NY</th>\n",
|
||||
" <td>25</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OR</th>\n",
|
||||
" <td>24</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AK</th>\n",
|
||||
" <td>22</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"CA 69\n",
|
||||
"WA 27\n",
|
||||
"NY 25\n",
|
||||
"OR 24\n",
|
||||
"AK 22"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']].head()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Looks Like there are a few errors in State that would need cleansed (at least 12)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"15 minutes is not enough to fix this by hand, I know there is a package that would do this faster that has been mentioned on talk python to me. Ill have to look into this package another day"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"62"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"len(df.groupby('State').count())"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DE</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OK</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>LA</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DC</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>RI</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ah</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>er</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>es</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ge</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>le</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>na</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>nd</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>on</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>t)</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>te</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"DE 2\n",
|
||||
"OK 2\n",
|
||||
"LA 2\n",
|
||||
"DC 1\n",
|
||||
"RI 1\n",
|
||||
"ah 1\n",
|
||||
"er 1\n",
|
||||
"es 1\n",
|
||||
"ge 1\n",
|
||||
"le 1\n",
|
||||
"na 1\n",
|
||||
"nd 1\n",
|
||||
"on 1\n",
|
||||
"t) 1\n",
|
||||
"te 1"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']].tail(15)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Usaddress Method"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'] = df['location'].apply(usaddress.parse)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"10 [(Albuquerque,, PlaceName), (NM, StateName)]\n",
|
||||
"11 [(Almanor, PlaceName), (West,, PlaceName), (CA...\n",
|
||||
"12 [(Alpine,, PlaceName), (TX, StateName)]\n",
|
||||
"13 [(Amarillo,, PlaceName), (TX, StateName)]\n",
|
||||
"14 [(Amelia, StreetName), (Island,, StreetNamePos...\n",
|
||||
"15 [(Anacortes,, PlaceName), (WA, StateName)]\n",
|
||||
"16 [(Anchorage,, PlaceName), (AK, StateName)]\n",
|
||||
"17 [(Ann, PlaceName), (Arbor,, PlaceName), (MI, S...\n",
|
||||
"18 [(Annapolis,, PlaceName), (MD, StateName)]\n",
|
||||
"19 [(Arlington,, PlaceName), (VA, StateName)]\n",
|
||||
"Name: Address, dtype: object"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'].iloc[10:20]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>10</th>\n",
|
||||
" <td>(Albuquerque,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(NM, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>11</th>\n",
|
||||
" <td>(Almanor, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(West,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(CA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>12</th>\n",
|
||||
" <td>(Alpine,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(TX, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>13</th>\n",
|
||||
" <td>(Amarillo,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(TX, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>14</th>\n",
|
||||
" <td>(Amelia, StreetName)</td>\n",
|
||||
" <td>(Island,, StreetNamePostType)</td>\n",
|
||||
" <td>(FL, OccupancyType)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>15</th>\n",
|
||||
" <td>(Anacortes,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(WA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>16</th>\n",
|
||||
" <td>(Anchorage,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(AK, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>17</th>\n",
|
||||
" <td>(Ann, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(Arbor,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(MI, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>18</th>\n",
|
||||
" <td>(Annapolis,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(MD, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>19</th>\n",
|
||||
" <td>(Arlington,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(VA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" 0 1 \\\n",
|
||||
"10 (Albuquerque,, PlaceName) (NM, StateName) \n",
|
||||
"11 (Almanor, PlaceName) (West,, PlaceName) \n",
|
||||
"12 (Alpine,, PlaceName) (TX, StateName) \n",
|
||||
"13 (Amarillo,, PlaceName) (TX, StateName) \n",
|
||||
"14 (Amelia, StreetName) (Island,, StreetNamePostType) \n",
|
||||
"15 (Anacortes,, PlaceName) (WA, StateName) \n",
|
||||
"16 (Anchorage,, PlaceName) (AK, StateName) \n",
|
||||
"17 (Ann, PlaceName) (Arbor,, PlaceName) \n",
|
||||
"18 (Annapolis,, PlaceName) (MD, StateName) \n",
|
||||
"19 (Arlington,, PlaceName) (VA, StateName) \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" 2 3 4 5 \n",
|
||||
"10 None None None None \n",
|
||||
"11 (CA, StateName) None None None \n",
|
||||
"12 None None None None \n",
|
||||
"13 None None None None \n",
|
||||
"14 (FL, OccupancyType) None None None \n",
|
||||
"15 None None None None \n",
|
||||
"16 None None None None \n",
|
||||
"17 (MI, StateName) None None None \n",
|
||||
"18 None None None None \n",
|
||||
"19 None None None None "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"pd.DataFrame.from_records(df['Address'].values.tolist()).iloc[10:20]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 12,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def get_state(lst):\n",
|
||||
" for tpl in lst:\n",
|
||||
" if tpl[1] == 'StateName':\n",
|
||||
" return tpl[0]\n",
|
||||
" return None"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 13,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['State'] = df['Address'].apply(get_state)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"53"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"len(df.groupby('State').count())"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Errors? 53?\n",
|
||||
"Looks like there were 53 states it counted PR (Puerto Rico), and DC which is good. But it also included Indianna?? not sure why, but I am impressed with the reults."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CA</th>\n",
|
||||
" <td>70</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WA</th>\n",
|
||||
" <td>27</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NY</th>\n",
|
||||
" <td>25</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OR</th>\n",
|
||||
" <td>24</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AK</th>\n",
|
||||
" <td>22</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MI</th>\n",
|
||||
" <td>20</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>TX</th>\n",
|
||||
" <td>20</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>PA</th>\n",
|
||||
" <td>19</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CO</th>\n",
|
||||
" <td>19</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WI</th>\n",
|
||||
" <td>16</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NC</th>\n",
|
||||
" <td>15</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>FL</th>\n",
|
||||
" <td>14</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>VA</th>\n",
|
||||
" <td>13</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NM</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OH</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AZ</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ME</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NJ</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MN</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MA</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IL</th>\n",
|
||||
" <td>9</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>UT</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IN</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ID</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MD</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>TN</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NH</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IA</th>\n",
|
||||
" <td>6</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>GA</th>\n",
|
||||
" <td>6</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>HI</th>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CT</th>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>SD</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>SC</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>PR</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MS</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MO</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AR</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NV</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>VT</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NE</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>KY</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MT</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ND</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WY</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AL</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>LA</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>KS</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DE</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OK</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WV</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>RI</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>Indiana</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DC</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"CA 70\n",
|
||||
"WA 27\n",
|
||||
"NY 25\n",
|
||||
"OR 24\n",
|
||||
"AK 22\n",
|
||||
"MI 20\n",
|
||||
"TX 20\n",
|
||||
"PA 19\n",
|
||||
"CO 19\n",
|
||||
"WI 16\n",
|
||||
"NC 15\n",
|
||||
"FL 14\n",
|
||||
"VA 13\n",
|
||||
"NM 11\n",
|
||||
"OH 11\n",
|
||||
"AZ 11\n",
|
||||
"ME 11\n",
|
||||
"NJ 10\n",
|
||||
"MN 10\n",
|
||||
"MA 10\n",
|
||||
"IL 9\n",
|
||||
"UT 8\n",
|
||||
"IN 8\n",
|
||||
"ID 8\n",
|
||||
"MD 7\n",
|
||||
"TN 7\n",
|
||||
"NH 7\n",
|
||||
"IA 6\n",
|
||||
"GA 6\n",
|
||||
"HI 5\n",
|
||||
"CT 5\n",
|
||||
"SD 4\n",
|
||||
"SC 4\n",
|
||||
"PR 4\n",
|
||||
"MS 4\n",
|
||||
"MO 4\n",
|
||||
"AR 4\n",
|
||||
"NV 3\n",
|
||||
"VT 3\n",
|
||||
"NE 3\n",
|
||||
"KY 3\n",
|
||||
"MT 3\n",
|
||||
"ND 3\n",
|
||||
"WY 3\n",
|
||||
"AL 2\n",
|
||||
"LA 2\n",
|
||||
"KS 2\n",
|
||||
"DE 2\n",
|
||||
"OK 2\n",
|
||||
"WV 2\n",
|
||||
"RI 1\n",
|
||||
"Indiana 1\n",
|
||||
"DC 1"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"[('Amarillo,', 'PlaceName'), ('TX', 'StateName')]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'].values.tolist()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"anaconda-cloud": {},
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python [conda root]",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "conda-root-py"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.4.5"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
}
|
||||
999
5min append State.ipynb
Normal file
999
5min append State.ipynb
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,999 @@
|
|||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# 5 minute append to state column \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"After taking some time to look around I found usaddress for parsing states. This notebook shows how easy it is to parse addresses with usaddress. I feel that the list of tuples is a bit clunky, but it works and I only spotted one error in the results... Indianna?? really??"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"import seaborn as sns\n",
|
||||
"import usaddress\n",
|
||||
"% matplotlib inline"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Load Data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/78ou6jcu4jfseul53lu1w3nio')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" <th>crowd-low-estimate</th>\n",
|
||||
" <th>crowd-high-estimate</th>\n",
|
||||
" <th>mean-high-low</th>\n",
|
||||
" <th>source</th>\n",
|
||||
" <th>Latitude</th>\n",
|
||||
" <th>Longitude</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <td>Abilene, TX</td>\n",
|
||||
" <td>200</td>\n",
|
||||
" <td>200</td>\n",
|
||||
" <td>200.0</td>\n",
|
||||
" <td>http://www.reporternews.com/story/news/local/2...</td>\n",
|
||||
" <td>32.576489</td>\n",
|
||||
" <td>-99.665323</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <td>Accident, MD</td>\n",
|
||||
" <td>54</td>\n",
|
||||
" <td>54</td>\n",
|
||||
" <td>54.0</td>\n",
|
||||
" <td>Twitter; on-site witness</td>\n",
|
||||
" <td>39.628700</td>\n",
|
||||
" <td>-79.319760</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <td>Adak, AK</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" <td>10.0</td>\n",
|
||||
" <td>adn.com</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <td>Adrian, MI</td>\n",
|
||||
" <td>130</td>\n",
|
||||
" <td>150</td>\n",
|
||||
" <td>140.0</td>\n",
|
||||
" <td>https://www.facebook.com/events/847360115406578/</td>\n",
|
||||
" <td>41.889943</td>\n",
|
||||
" <td>-84.065892</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <td>Ajo, AZ</td>\n",
|
||||
" <td>250</td>\n",
|
||||
" <td>250</td>\n",
|
||||
" <td>250.0</td>\n",
|
||||
" <td>https://www.facebook.com/plugins/post.php?href...</td>\n",
|
||||
" <td>32.384890</td>\n",
|
||||
" <td>-112.890110</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location crowd-low-estimate crowd-high-estimate mean-high-low \\\n",
|
||||
"0 Abilene, TX 200 200 200.0 \n",
|
||||
"1 Accident, MD 54 54 54.0 \n",
|
||||
"2 Adak, AK 10 10 10.0 \n",
|
||||
"3 Adrian, MI 130 150 140.0 \n",
|
||||
"4 Ajo, AZ 250 250 250.0 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" source Latitude Longitude \n",
|
||||
"0 http://www.reporternews.com/story/news/local/2... 32.576489 -99.665323 \n",
|
||||
"1 Twitter; on-site witness 39.628700 -79.319760 \n",
|
||||
"2 adn.com 0.000000 0.000000 \n",
|
||||
"3 https://www.facebook.com/events/847360115406578/ 41.889943 -84.065892 \n",
|
||||
"4 https://www.facebook.com/plugins/post.php?href... 32.384890 -112.890110 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.head()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## original method\n",
|
||||
"using last 2 characters of location"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['State'] = df['location'].str[-2:]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CA</th>\n",
|
||||
" <td>69</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WA</th>\n",
|
||||
" <td>27</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NY</th>\n",
|
||||
" <td>25</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OR</th>\n",
|
||||
" <td>24</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AK</th>\n",
|
||||
" <td>22</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"CA 69\n",
|
||||
"WA 27\n",
|
||||
"NY 25\n",
|
||||
"OR 24\n",
|
||||
"AK 22"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']].head()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Looks Like there are a few errors in State that would need cleansed (at least 12)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"15 minutes is not enough to fix this by hand, I know there is a package that would do this faster that has been mentioned on talk python to me. Ill have to look into this package another day"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"62"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"len(df.groupby('State').count())"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DE</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OK</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>LA</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DC</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>RI</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ah</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>er</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>es</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ge</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>le</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>na</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>nd</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>on</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>t)</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>te</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"DE 2\n",
|
||||
"OK 2\n",
|
||||
"LA 2\n",
|
||||
"DC 1\n",
|
||||
"RI 1\n",
|
||||
"ah 1\n",
|
||||
"er 1\n",
|
||||
"es 1\n",
|
||||
"ge 1\n",
|
||||
"le 1\n",
|
||||
"na 1\n",
|
||||
"nd 1\n",
|
||||
"on 1\n",
|
||||
"t) 1\n",
|
||||
"te 1"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']].tail(15)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Usaddress Method"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'] = df['location'].apply(usaddress.parse)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"10 [(Albuquerque,, PlaceName), (NM, StateName)]\n",
|
||||
"11 [(Almanor, PlaceName), (West,, PlaceName), (CA...\n",
|
||||
"12 [(Alpine,, PlaceName), (TX, StateName)]\n",
|
||||
"13 [(Amarillo,, PlaceName), (TX, StateName)]\n",
|
||||
"14 [(Amelia, StreetName), (Island,, StreetNamePos...\n",
|
||||
"15 [(Anacortes,, PlaceName), (WA, StateName)]\n",
|
||||
"16 [(Anchorage,, PlaceName), (AK, StateName)]\n",
|
||||
"17 [(Ann, PlaceName), (Arbor,, PlaceName), (MI, S...\n",
|
||||
"18 [(Annapolis,, PlaceName), (MD, StateName)]\n",
|
||||
"19 [(Arlington,, PlaceName), (VA, StateName)]\n",
|
||||
"Name: Address, dtype: object"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 10,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'].iloc[10:20]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>0</th>\n",
|
||||
" <th>1</th>\n",
|
||||
" <th>2</th>\n",
|
||||
" <th>3</th>\n",
|
||||
" <th>4</th>\n",
|
||||
" <th>5</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>10</th>\n",
|
||||
" <td>(Albuquerque,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(NM, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>11</th>\n",
|
||||
" <td>(Almanor, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(West,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(CA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>12</th>\n",
|
||||
" <td>(Alpine,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(TX, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>13</th>\n",
|
||||
" <td>(Amarillo,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(TX, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>14</th>\n",
|
||||
" <td>(Amelia, StreetName)</td>\n",
|
||||
" <td>(Island,, StreetNamePostType)</td>\n",
|
||||
" <td>(FL, OccupancyType)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>15</th>\n",
|
||||
" <td>(Anacortes,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(WA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>16</th>\n",
|
||||
" <td>(Anchorage,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(AK, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>17</th>\n",
|
||||
" <td>(Ann, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(Arbor,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(MI, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>18</th>\n",
|
||||
" <td>(Annapolis,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(MD, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>19</th>\n",
|
||||
" <td>(Arlington,, PlaceName)</td>\n",
|
||||
" <td>(VA, StateName)</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" <td>None</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" 0 1 \\\n",
|
||||
"10 (Albuquerque,, PlaceName) (NM, StateName) \n",
|
||||
"11 (Almanor, PlaceName) (West,, PlaceName) \n",
|
||||
"12 (Alpine,, PlaceName) (TX, StateName) \n",
|
||||
"13 (Amarillo,, PlaceName) (TX, StateName) \n",
|
||||
"14 (Amelia, StreetName) (Island,, StreetNamePostType) \n",
|
||||
"15 (Anacortes,, PlaceName) (WA, StateName) \n",
|
||||
"16 (Anchorage,, PlaceName) (AK, StateName) \n",
|
||||
"17 (Ann, PlaceName) (Arbor,, PlaceName) \n",
|
||||
"18 (Annapolis,, PlaceName) (MD, StateName) \n",
|
||||
"19 (Arlington,, PlaceName) (VA, StateName) \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" 2 3 4 5 \n",
|
||||
"10 None None None None \n",
|
||||
"11 (CA, StateName) None None None \n",
|
||||
"12 None None None None \n",
|
||||
"13 None None None None \n",
|
||||
"14 (FL, OccupancyType) None None None \n",
|
||||
"15 None None None None \n",
|
||||
"16 None None None None \n",
|
||||
"17 (MI, StateName) None None None \n",
|
||||
"18 None None None None \n",
|
||||
"19 None None None None "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"pd.DataFrame.from_records(df['Address'].values.tolist()).iloc[10:20]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 12,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"def get_state(lst):\n",
|
||||
" for tpl in lst:\n",
|
||||
" if tpl[1] == 'StateName':\n",
|
||||
" return tpl[0]\n",
|
||||
" return None"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 13,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['State'] = df['Address'].apply(get_state)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"53"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"len(df.groupby('State').count())"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Errors? 53?\n",
|
||||
"Looks like there were 53 states it counted PR (Puerto Rico), and DC which is good. But it also included Indianna?? not sure why, but I am impressed with the reults."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>location</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>State</th>\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CA</th>\n",
|
||||
" <td>70</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WA</th>\n",
|
||||
" <td>27</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NY</th>\n",
|
||||
" <td>25</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OR</th>\n",
|
||||
" <td>24</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AK</th>\n",
|
||||
" <td>22</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MI</th>\n",
|
||||
" <td>20</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>TX</th>\n",
|
||||
" <td>20</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>PA</th>\n",
|
||||
" <td>19</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CO</th>\n",
|
||||
" <td>19</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WI</th>\n",
|
||||
" <td>16</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NC</th>\n",
|
||||
" <td>15</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>FL</th>\n",
|
||||
" <td>14</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>VA</th>\n",
|
||||
" <td>13</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NM</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OH</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AZ</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ME</th>\n",
|
||||
" <td>11</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NJ</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MN</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MA</th>\n",
|
||||
" <td>10</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IL</th>\n",
|
||||
" <td>9</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>UT</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IN</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ID</th>\n",
|
||||
" <td>8</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MD</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>TN</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NH</th>\n",
|
||||
" <td>7</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>IA</th>\n",
|
||||
" <td>6</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>GA</th>\n",
|
||||
" <td>6</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>HI</th>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>CT</th>\n",
|
||||
" <td>5</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>SD</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>SC</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>PR</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MS</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MO</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AR</th>\n",
|
||||
" <td>4</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NV</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>VT</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>NE</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>KY</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>MT</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>ND</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WY</th>\n",
|
||||
" <td>3</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>AL</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>LA</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>KS</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DE</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>OK</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>WV</th>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>RI</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>Indiana</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>DC</th>\n",
|
||||
" <td>1</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" location\n",
|
||||
"State \n",
|
||||
"CA 70\n",
|
||||
"WA 27\n",
|
||||
"NY 25\n",
|
||||
"OR 24\n",
|
||||
"AK 22\n",
|
||||
"MI 20\n",
|
||||
"TX 20\n",
|
||||
"PA 19\n",
|
||||
"CO 19\n",
|
||||
"WI 16\n",
|
||||
"NC 15\n",
|
||||
"FL 14\n",
|
||||
"VA 13\n",
|
||||
"NM 11\n",
|
||||
"OH 11\n",
|
||||
"AZ 11\n",
|
||||
"ME 11\n",
|
||||
"NJ 10\n",
|
||||
"MN 10\n",
|
||||
"MA 10\n",
|
||||
"IL 9\n",
|
||||
"UT 8\n",
|
||||
"IN 8\n",
|
||||
"ID 8\n",
|
||||
"MD 7\n",
|
||||
"TN 7\n",
|
||||
"NH 7\n",
|
||||
"IA 6\n",
|
||||
"GA 6\n",
|
||||
"HI 5\n",
|
||||
"CT 5\n",
|
||||
"SD 4\n",
|
||||
"SC 4\n",
|
||||
"PR 4\n",
|
||||
"MS 4\n",
|
||||
"MO 4\n",
|
||||
"AR 4\n",
|
||||
"NV 3\n",
|
||||
"VT 3\n",
|
||||
"NE 3\n",
|
||||
"KY 3\n",
|
||||
"MT 3\n",
|
||||
"ND 3\n",
|
||||
"WY 3\n",
|
||||
"AL 2\n",
|
||||
"LA 2\n",
|
||||
"KS 2\n",
|
||||
"DE 2\n",
|
||||
"OK 2\n",
|
||||
"WV 2\n",
|
||||
"RI 1\n",
|
||||
"Indiana 1\n",
|
||||
"DC 1"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df.groupby('State').count().sort_values('location', ascending=False)[['location']]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": false
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"[('Amarillo,', 'PlaceName'), ('TX', 'StateName')]"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 22,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"df['Address'].values.tolist()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"anaconda-cloud": {},
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python [conda root]",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "conda-root-py"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
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"name": "ipython",
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"version": 3
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},
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"file_extension": ".py",
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"mimetype": "text/x-python",
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"name": "python",
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"nbconvert_exporter": "python",
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"pygments_lexer": "ipython3",
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"version": "3.4.5"
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}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 1
|
||||
}
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