Enriquecimento de DataFrames
Método enrich_dataframe aceita lista de serviços e devolve o DataFrame com colunas anexadas.
SDK Oficial
SDK PrismaData para Python
Para times de dados, machine learning e engenharia. Enriqueça DataFrames pandas, integre com scikit-learn e consuma todos os endpoints REST da PrismaData com autenticação JWT automática, retries com backoff e batch auto-chunked.
Instalação
Requer Python 3.9 ou superior.
pip install prismadata
Quick start
Cliente síncrono, uma chamada por coordenada.
from prismadata import Client
client = Client(api_key="sua-api-key")
resultado = client.slum(lat=-23.561414, lng=-46.655881)
print(resultado.distance_m, resultado.name)
renda = client.personal_income_static(lat=-23.561414, lng=-46.655881)
print(renda.expected_income, renda.percentile)
Batch e DataFrames
Auto-chunking transparente para grandes volumes.
import pandas as pd
from prismadata import Client
client = Client(api_key="sua-api-key")
df = pd.read_csv("clientes.csv") # colunas: lat, lng
df_enriquecido = client.enrich_dataframe(
df,
services=["slum", "prison", "personal_income_static"],
lat_col="lat",
lng_col="lng",
)
df_enriquecido.to_csv("clientes_enriquecidos.csv", index=False)
Cliente assíncrono
Para aplicações I/O-bound (FastAPI, workers, scrapers).
import asyncio
from prismadata import AsyncClient
async def main():
async with AsyncClient(api_key="sua-api-key") as client:
resultado = await client.commercial_cluster(
lat=-23.561414, lng=-46.655881, top_n=3, radius_km=10
)
for cluster in resultado:
print(cluster.nome, cluster.score)
asyncio.run(main())
Capacidades
Integração scikit-learn
Transformer compatível com Pipeline e ColumnTransformer para uso em modelos de produção.
Cliente síncrono e assíncrono
Mesma API, escolha conforme o workload. Pool de conexões reutilizado entre chamadas.
Batch com auto-chunking
Listas grandes são particionadas automaticamente respeitando o limite de cada endpoint.
Retries com backoff exponencial
HTTP 429 e 5xx são reexecutados com jitter, configurável por instância de cliente.
Tratamento de erros tipado
Exceções específicas por código: AuthError, NotFoundError, RateLimitError, ValidationError.
Pronto para integrar?
Solicite uma API Key de teste e use os endpoints diretamente a partir do seu pipeline em Python.