「驚くほど速い、コード不要のPython Foliumマップと素晴らしいGPT-4プロンプト」

「スピーディーで簡単、コード不要のPython Foliumマップと素晴らしいGPT-4プロンプト」

「グローバルハッピネス」の平均値と傾向を15分以内で

GPT-4の的確なプロンプティングにより、複雑なデータ可視化問題（地図作成を含む）は時間をかけずに数分で解決できます。

証拠が必要ですか？完全なユースケースで試しましょう。

例として、GPT-4を活用して「ハッピネス」データ（UNハッピネスデータセットから）にアクセスし、地図を作成するPythonコードを生成できます。

私は2つの質問に興味があります：

• ランダムフォレストモデルの経営概要
• 会話の魔法を解き放つ：ChatGPTをReact.jsとNode.jsと統合する
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質問1. この期間（2015年〜2022年）ごとの各国の平均ハッピネススコアは何ですか？

質問2. この期間（2015年〜2022年）に「より幸せになっている」国と「不幸になっている」国はどれですか？

これらの2つの質問に答えるために、関連するデータセットを見つけて抽出および操作し、Foliumを使用して2つの美しい地図を作成できます。

以下に方法を示します。

ステップ1. データセットを見つける

GPT-4へのプロンプティング：2015年〜2022年の最新のUNハッピネスレポートのCSVデータへのリンクを提供していただけますか？

GPT-4からの反応：

このデータセットはすでにクリーニングされており、探している年のデータがあります（リンクはこちら）– ダウンロードしたら、データの処理に進むことができます。

ステップ2. データセットのテストと表示（表形式）

それなりにシンプルに保つために（モジュール化も含めて）、まずデータがアクセス可能かつ正確であるかを確認したいと思います。

データが幸福度スコアを抽出するために必要な構造になっているかどうかを確認するために、CSVファイルをメインのGPT-4ウィンドウにアップロードし、データセットの説明をGPT-4にプロンプティングできます：

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