python_for_analytics
/
HW1_systems_analysis_Shalimov_Roman.ipynb
181 строка · 6.7 Кб
1{
2"cells": [
3{
4"cell_type": "markdown",
5"id": "d8638d17",
6"metadata": {},
7"source": [
8"<h1 align=\"center\">Задание 1</h1>\n",
9"\n",
10"Маппинг данных - одна из типичных задач системного аналитика. Вам предстоит сопоставить данные полученные от сервиса DADATA с объектом, передаваемым в существующем методе сервера приложений интернет-магазина. Это позволит интегрировать сервис на клиентской стороне, не меняя при этом серверной части приложения.\n",
11"\n",
12"У вас есть таблица соответствия, в которой необходимо заполнить столбец “поле сервиса DADATA”:\n",
13"Чтобы его заполнить, вам понадобится документация сервиса, раздел “Что в ответе”."
14]
15},
16{
17"cell_type": "code",
18"execution_count": 15,
19"id": "82669df0",
20"metadata": {},
21"outputs": [],
22"source": [
23"import pandas as pd"
24]
25},
26{
27"cell_type": "code",
28"execution_count": 16,
29"id": "3767ba9a",
30"metadata": {},
31"outputs": [],
32"source": [
33"tabledata = [[\"Индекс\", 'delivery.address.index', 'data.postal_code'],\n",
34" [\"Регион/ район\", 'delivery.address.district', 'data.region'],\n",
35" [\"Город\", 'delivery.address.city', 'data.city'],\n",
36" [\"Населённый пункт\", 'delivery.address.village', 'data.settlement '],\n",
37" ['Улица','delivery.address.street','data.street'],\n",
38" ['Дом','delivery.address.house','data.house'],\n",
39" ['Корпус / Строение','delivery.address.structure','data.block'],\n",
40" ['Квартира','delivery.address.flat','data.flat']]"
41]
42},
43{
44"cell_type": "code",
45"execution_count": 13,
46"id": "87902d58",
47"metadata": {},
48"outputs": [
49{
50"data": {
51"text/html": [
52"<div>\n",
53"<style scoped>\n",
54" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
55" vertical-align: middle;\n",
56" }\n",
57"\n",
58" .dataframe tbody tr th {\n",
59" vertical-align: top;\n",
60" }\n",
61"\n",
62" .dataframe thead th {\n",
63" text-align: right;\n",
64" }\n",
65"</style>\n",
66"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
67" <thead>\n",
68" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
69" <th></th>\n",
70" <th>Название поля</th>\n",
71" <th>Поле в методе POST на стороне интернет-магазина</th>\n",
72" <th>Поле сервиса DADATA</th>\n",
73" </tr>\n",
74" </thead>\n",
75" <tbody>\n",
76" <tr>\n",
77" <th>0</th>\n",
78" <td>Индекс</td>\n",
79" <td>delivery.address.index</td>\n",
80" <td>data.postal_code</td>\n",
81" </tr>\n",
82" <tr>\n",
83" <th>1</th>\n",
84" <td>Регион/ район</td>\n",
85" <td>delivery.address.district</td>\n",
86" <td>data.region</td>\n",
87" </tr>\n",
88" <tr>\n",
89" <th>2</th>\n",
90" <td>Город</td>\n",
91" <td>delivery.address.city</td>\n",
92" <td>data.city</td>\n",
93" </tr>\n",
94" <tr>\n",
95" <th>3</th>\n",
96" <td>Населённый пункт</td>\n",
97" <td>delivery.address.village</td>\n",
98" <td>data.settlement</td>\n",
99" </tr>\n",
100" <tr>\n",
101" <th>4</th>\n",
102" <td>Улица</td>\n",
103" <td>delivery.address.street</td>\n",
104" <td>data.street</td>\n",
105" </tr>\n",
106" <tr>\n",
107" <th>5</th>\n",
108" <td>Дом</td>\n",
109" <td>delivery.address.house</td>\n",
110" <td>data.house</td>\n",
111" </tr>\n",
112" <tr>\n",
113" <th>6</th>\n",
114" <td>Корпус / Строение</td>\n",
115" <td>delivery.address.structure</td>\n",
116" <td>data.block</td>\n",
117" </tr>\n",
118" <tr>\n",
119" <th>7</th>\n",
120" <td>Квартира</td>\n",
121" <td>delivery.address.flat</td>\n",
122" <td>data.flat</td>\n",
123" </tr>\n",
124" </tbody>\n",
125"</table>\n",
126"</div>"
127],
128"text/plain": [
129" Название поля Поле в методе POST на стороне интернет-магазина \\\n",
130"0 Индекс delivery.address.index \n",
131"1 Регион/ район delivery.address.district \n",
132"2 Город delivery.address.city \n",
133"3 Населённый пункт delivery.address.village \n",
134"4 Улица delivery.address.street \n",
135"5 Дом delivery.address.house \n",
136"6 Корпус / Строение delivery.address.structure \n",
137"7 Квартира delivery.address.flat \n",
138"\n",
139" Поле сервиса DADATA \n",
140"0 data.postal_code \n",
141"1 data.region \n",
142"2 data.city \n",
143"3 data.settlement \n",
144"4 data.street \n",
145"5 data.house \n",
146"6 data.block \n",
147"7 data.flat "
148]
149},
150"execution_count": 13,
151"metadata": {},
152"output_type": "execute_result"
153}
154],
155"source": [
156"pd.DataFrame(tabledata, columns=['Название поля','Поле в методе POST на стороне интернет-магазина', 'Поле сервиса DADATA'])"
157]
158}
159],
160"metadata": {
161"kernelspec": {
162"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
163"language": "python",
164"name": "python3"
165},
166"language_info": {
167"codemirror_mode": {
168"name": "ipython",
169"version": 3
170},
171"file_extension": ".py",
172"mimetype": "text/x-python",
173"name": "python",
174"nbconvert_exporter": "python",
175"pygments_lexer": "ipython3",
176"version": "3.9.13"
177}
178},
179"nbformat": 4,
180"nbformat_minor": 5
181}
182