Point_of_interest_google.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fetching Point of Interest information from latitude, longitude data\n",
    "### Note: before using the google api make sure to set api request daily limit. Google's free trial account will have higher limit of api request but will need billing account linked to google. If daily limit is not set on that billing account and api request goes past the free trial limit, google will continue to autocharge from the account.\n",
    "https://developers.google.com/places/web-service/usage-and-billing"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from geopy.geocoders import Nominatim\n",
    "from geopy.exc import GeocoderTimedOut\n",
    "geolocator = Nominatim(user_agent=\"Optima\")\n",
    "import json\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import requests\n",
    "import csv\n",
    "\n",
    "\n",
    "#from fastai.imports import *\n",
    "#from fastai.structured import *\n",
    "#from pandas_summary import DataFrameSummary\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, RandomForestClassifier\n",
    "from IPython.display import display\n",
    "from sklearn import metrics\n",
    "#np.set_printoptions(threshold=50, edgeitems=20)\n",
    "\n",
    "#PATH='amsterdam/'\n",
    "\n",
    "from IPython.display import HTML, display"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "l=pd.read_csv(\"C:\\\\Users\\\\sdk19\\\\OneDrive\\\\Desktop\\\\umd sem2\\\\data mining\\\\project\\\\llatLongALL.csv\")\n",
    "first=l.iloc[:5000,:]\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Finding attractiveness of location using google api\n",
    "I have fetched information for 8 POI's using google api which are airport,restaurant,bar,bus stations,train station, subway station, shopping malls,tourist attraction, grocery or supermarket. For all the stations and airport I have just used the number of POI's in 1500 meters radius around coordinates. But for restaurants, bars and other POI's I have 4 outputs.first number of that POI's in 1500 meter radius, second mean price of all the POI's for given coordinate, third mean rating of all the POI's for given coordinate, fourth fifth/third closest POI distance from given coordinate.\n",
    "Usually popular areas has multiple restaurants or bars in the area. Thus in order to find the popularity of the are distance between airbnb listing and fifth closest POI(restaurant, bar etc.) will be better metric than finding distance to closest api.\n",
    "Mean of price and ratings of POI's are calculated in order to get sense of quality of the neighourhood."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import math\n",
    "# Finding distance between coordinates using haversine formulae\n",
    "def distance(origin, destination):\n",
    "    lat1, lon1 = origin\n",
    "    lat2, lon2 = destination\n",
    "    radius = 6371 # km\n",
    "\n",
    "    dlat = math.radians(lat2-lat1)\n",
    "    dlon = math.radians(lon2-lon1)\n",
    "    a = math.sin(dlat/2) * math.sin(dlat/2) + math.cos(math.radians(lat1)) \\\n",
    "        * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon/2) * math.sin(dlon/2)\n",
    "    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))\n",
    "    d = radius * c\n",
    "\n",
    "    return d\n",
    "\n",
    "#function to find distance between given coordinate and all the coordinates returned by google api search\n",
    "def coordDistance(p):\n",
    "    \n",
    "    distanceD=[]\n",
    "    #p=(-33.8670522,151.1957362)\n",
    "    for result in data['results']:\n",
    "        if 'geometry' not in result:\n",
    "            continue\n",
    "        else:\n",
    "            dest=(result['geometry']['location']['lat'],result['geometry']['location']['lng'])\n",
    "            d=distance(p,dest)\n",
    "            distanceD.append(d)\n",
    "    return distanceD\n",
    "\n",
    "\n",
    "#return the distance of fifth closest POI to given coordinate\n",
    "def fifthshortest(d): \n",
    "    d.sort()\n",
    "    if len(d)>=4:\n",
    "        return d[3]\n",
    "    else:\n",
    "        return 1500\n",
    "\n",
    "#return the distance of closest POI of given coordinate.    \n",
    "def shortest(d): \n",
    "    d.sort()\n",
    "    if len(d)>=1:\n",
    "        return d[0]\n",
    "    return 1500"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# return distance of third closest POI of given coordinate.\n",
    "def thirdshortest(d): \n",
    "    d.sort()\n",
    "    if len(d)>=3:\n",
    "        return d[2]\n",
    "    else:\n",
    "        return 1500\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from statistics import mean \n",
    "\n",
    "#Return mean of price_levels of all the POI returned by google api for given coordinate\n",
    "\n",
    "def meanPrice(data1):\n",
    "    priceLevel=[]\n",
    "    for result in data1['results']:\n",
    "        if 'price_level' not in result:\n",
    "          continue\n",
    "        else:\n",
    "            priceLevel.append(result['price_level'])\n",
    "    if len(priceLevel) >=1: \n",
    "        return mean(priceLevel)\n",
    "    else:\n",
    "        return 0\n",
    "\n",
    "#Return mean of rating of all the POI returned by google api for given coordinate\n",
    "def meanRating(data1):\n",
    "    rating=[]\n",
    "    for result in data1['results']:\n",
    "        if 'rating' not in result:\n",
    "          continue\n",
    "        else:\n",
    "            rating.append(result[u'rating'])\n",
    "     \n",
    "    if len(rating) >=1:\n",
    "        return mean(rating)\n",
    "    else:\n",
    "        return 0\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "C:\\Users\\sdk19\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\indexing.py:845: SettingWithCopyWarning: \n",
      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
      "\n",
      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
      "  self.obj[key] = _infer_fill_value(value)\n",
      "C:\\Users\\sdk19\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pandas\\core\\indexing.py:966: SettingWithCopyWarning: \n",
      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
      "\n",
      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
      "  self.obj[item] = s\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0\n",
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
      "205\n",
      "206\n",
      "207\n",
      "208\n",
      "209\n",
      "210\n",
      "211\n",
      "212\n",
      "213\n",
      "214\n",
      "215\n",
      "216\n",
      "217\n",
      "218\n",
      "219\n",
      "220\n",
      "221\n",
      "222\n",
      "223\n",
      "224\n",
      "225\n",
      "226\n",
      "227\n",
      "228\n",
      "229\n",
      "230\n",
      "231\n",
      "232\n",
      "233\n",
      "234\n",
      "235\n",
      "236\n",
      "237\n",
      "238\n",
      "239\n",
      "240\n",
      "241\n",
      "242\n",
      "243\n",
      "244\n",
      "245\n",
      "246\n",
      "247\n",
      "248\n",
      "249\n",
      "250\n",
      "251\n",
      "252\n",
      "253\n",
      "254\n",
      "255\n",
      "256\n",
      "257\n",
      "258\n",
      "259\n",
      "260\n",
      "261\n",
      "262\n",
      "263\n",
      "264\n",
      "265\n",
      "266\n",
      "267\n",
      "268\n",
      "269\n",
      "270\n",
      "271\n",
      "272\n",
      "273\n",
      "274\n",
      "275\n",
      "276\n",
      "277\n",
      "278\n",
      "279\n",
      "280\n",
      "281\n",
      "282\n",
      "283\n",
      "284\n",
      "285\n",
      "286\n",
      "287\n",
      "288\n",
      "289\n",
      "290\n",
      "291\n",
      "292\n",
      "293\n",
      "294\n",
      "295\n",
      "296\n",
      "297\n",
      "298\n",
      "299\n",
      "300\n",
      "301\n",
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      "303\n",
      "304\n",
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      "308\n",
      "309\n",
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      "316\n",
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      "318\n",
      "319\n",
      "320\n",
      "321\n",
      "322\n",
      "323\n",
      "324\n",
      "325\n",
      "326\n",
      "327\n",
      "328\n",
      "329\n",
      "330\n",
      "331\n",
      "332\n",
      "333\n",
      "334\n",
      "335\n",
      "336\n",
      "337\n",
      "338\n",
      "339\n",
      "340\n",
      "341\n",
      "342\n",
      "343\n",
      "344\n",
      "345\n",
      "346\n",
      "347\n",
      "348\n",
      "349\n",
      "350\n",
      "351\n",
      "352\n",
      "353\n",
      "354\n",
      "355\n",
      "356\n",
      "357\n",
      "358\n",
      "359\n",
      "360\n",
      "361\n",
      "362\n",
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      "4751\n",
      "4752\n",
      "4753\n",
      "4754\n",
      "4755\n",
      "4756\n",
      "4757\n",
      "4758\n",
      "4759\n",
      "4760\n",
      "4761\n",
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      "4765\n",
      "4766\n",
      "4767\n",
      "4768\n",
      "4769\n",
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      "4775\n",
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      "4815\n",
      "4816\n",
      "4817\n",
      "4818\n",
      "4819\n",
      "4820\n",
      "4821\n",
      "4822\n",
      "4823\n",
      "4824\n",
      "4825\n",
      "4826\n",
      "4827\n",
      "4828\n",
      "4829\n",
      "4830\n",
      "4831\n",
      "4832\n",
      "4833\n",
      "4834\n",
      "4835\n",
      "4836\n",
      "4837\n",
      "4838\n",
      "4839\n",
      "4840\n",
      "4841\n",
      "4842\n",
      "4843\n",
      "4844\n",
      "4845\n",
      "4846\n",
      "4847\n",
      "4848\n",
      "4849\n",
      "4850\n",
      "4851\n",
      "4852\n",
      "4853\n",
      "4854\n",
      "4855\n",
      "4856\n",
      "4857\n",
      "4858\n",
      "4859\n",
      "4860\n",
      "4861\n",
      "4862\n",
      "4863\n",
      "4864\n",
      "4865\n",
      "4866\n",
      "4867\n",
      "4868\n",
      "4869\n",
      "4870\n",
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      "4874\n",
      "4875\n",
      "4876\n",
      "4877\n",
      "4878\n",
      "4879\n",
      "4880\n",
      "4881\n",
      "4882\n",
      "4883\n",
      "4884\n",
      "4885\n",
      "4886\n",
      "4887\n",
      "4888\n",
      "4889\n",
      "4890\n",
      "4891\n",
      "4892\n",
      "4893\n",
      "4894\n",
      "4895\n",
      "4896\n",
      "4897\n",
      "4898\n",
      "4899\n",
      "4900\n",
      "4901\n",
      "4902\n",
      "4903\n",
      "4904\n",
      "4905\n",
      "4906\n",
      "4907\n",
      "4908\n",
      "4909\n",
      "4910\n",
      "4911\n",
      "4912\n",
      "4913\n",
      "4914\n",
      "4915\n",
      "4916\n",
      "4917\n",
      "4918\n",
      "4919\n",
      "4920\n",
      "4921\n",
      "4922\n",
      "4923\n",
      "4924\n",
      "4925\n",
      "4926\n",
      "4927\n",
      "4928\n",
      "4929\n",
      "4930\n",
      "4931\n",
      "4932\n",
      "4933\n",
      "4934\n",
      "4935\n",
      "4936\n",
      "4937\n",
      "4938\n",
      "4939\n",
      "4940\n",
      "4941\n",
      "4942\n",
      "4943\n",
      "4944\n",
      "4945\n",
      "4946\n",
      "4947\n",
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      "4974\n",
      "4975\n",
      "4976\n",
      "4977\n",
      "4978\n",
      "4979\n",
      "4980\n",
      "4981\n",
      "4982\n",
      "4983\n",
      "4984\n",
      "4985\n",
      "4986\n",
      "4987\n",
      "4988\n",
      "4989\n",
      "4990\n",
      "4991\n",
      "4992\n",
      "4993\n",
      "4994\n",
      "4995\n",
      "4996\n",
      "4997\n",
      "4998\n",
      "4999\n",
      "Done Google Places\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "## Send Request ##\n",
    "def send_req(lat_lng, type):\n",
    "  radius='1500'\n",
    "\n",
    "  req=requests.get('https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json?location='+lat_lng+'&radius='+radius+'&type='+type+'&key=AIzaSyChFH0EhHrz82gPIW-S_Mkl2o7TNKl77BY')\n",
    "  #print(req)\n",
    "  data = req.json()\n",
    "  #print (data)\n",
    "  return data\n",
    "\n",
    "count=0\n",
    "for index, row in first.iterrows():\n",
    "  \n",
    "  lat = row['latitude']\n",
    "  lng = row['longitude']\n",
    "  lat_lng = str(lat)+','+str(lng)\n",
    "  coord=(lat,lng)\n",
    "  #print(lat_lng)\n",
    "  \n",
    "  \n",
    "  ## 1. Airport ##\n",
    "  ## Count\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'airport')\n",
    "  num_airports = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'types' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      for airport in result['types']:\n",
    "        if airport == 'airport': \n",
    "          num_airports += 1 #counting number of airports around 1500 meters range\n",
    "  \n",
    "  first.at[index, 'airport'] = num_airports  \n",
    "  \n",
    "  \n",
    "  ## 2. Restaurant ##\n",
    "  ## Count rating\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'restaurant')\n",
    "  num_restaurants = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'rating' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      if result[u'rating'] >= 0.5:# counting number of restaurant only for restaurants with higher than 0.5 rating\n",
    "        num_restaurants += 1\n",
    "   \n",
    "  first.at[index, 'restaurant'] = num_restaurants\n",
    "  first.at[index, 'restaurant_mean_price'] = meanPrice(data)\n",
    "  first.at[index, 'restaurant_mean_rating'] = meanRating(data)\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'fifth_closest_restaurant'] = fifthshortest(closest)\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "  ## 3. Bar ##\n",
    "  ## Count rating\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'bar')\n",
    "  num_bar = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'rating' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      if result[u'rating'] >= 0.5:# counting number of bars only for bars with higher than 0.5 rating\n",
    "        num_bar += 1\n",
    "        \n",
    "  first.at[index, 'bar'] = num_bar\n",
    "  first.at[index, 'bar_mean_price'] = meanPrice(data)\n",
    "  first.at[index, 'bar_mean_rating'] = meanRating(data)\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'fifth_closest_bar'] = fifthshortest(closest)\n",
    "  \n",
    "  \n",
    "  ## 4. bus_station ##\n",
    "  ## Count\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'bus_station')\n",
    "  num_bus_stations = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'types' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      for airport in result['types']:\n",
    "        if airport == 'bus_station': \n",
    "          num_bus_stations += 1\n",
    "          \n",
    "  first.at[index, 'bus_station'] = num_bus_stations\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'closest_bus_station'] = shortest(closest)\n",
    "            \n",
    "    \n",
    "\n",
    "  ## 5. train_station/subway ##\n",
    "  ## Count\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'train_station')\n",
    "  num_train_stations = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'types' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      for train_station in result['types']:\n",
    "        if train_station == 'train_station': \n",
    "          num_train_stations += 1\n",
    "\n",
    "  first.at[index, 'train_station'] = num_train_stations\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'closest_train_station'] = shortest(closest)\n",
    "  \n",
    "\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'subway_station')\n",
    "  num_subway_stations = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'types' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      for subway_station in result['types']:\n",
    "        if subway_station == 'subway_station': \n",
    "          num_subway_stations += 1\n",
    "\n",
    "  first.at[index, 'subway_station'] = num_subway_stations\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'closest_subway_station'] = shortest(closest)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "\n",
    "  ## 6. shopping mall ##\n",
    "  ## Count rating\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'shopping_mall')\n",
    "  num_shopping_malls = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'rating' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      if result[u'rating'] >= 0.5:# counting number of malls only for malls with higher than 0.5 rating\n",
    "        num_shopping_malls += 1\n",
    "    \n",
    "  first.at[index, 'shopping_mall'] = num_shopping_malls\n",
    "  first.at[index, 'shopping_mall_mean_price'] = meanPrice(data)\n",
    "  first.at[index, 'shopping_mall_mean_rating'] = meanRating(data)\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'fifth_closest_shopping_mall'] = fifthshortest(closest)\n",
    "\n",
    "    \n",
    "  ## 7. tourist attraction ##\n",
    "  ## Count\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'tourist_attraction')\n",
    "  num_tourist_attraction = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'types' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      for airport in result['types']:\n",
    "        if airport == 'tourist_attraction': \n",
    "          num_tourist_attraction += 1\n",
    "          \n",
    "  first.at[index, 'tourist_attraction'] = num_tourist_attraction\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'third_closest_tourist_attraction'] = thirdshortest(closest)\n",
    "            \n",
    "\n",
    "  ## 8. grocery ##\n",
    "  ## Count rating\n",
    "  data = send_req(lat_lng, 'grocery_or_supermarket')\n",
    "  num_supermarket = 0\n",
    "  for result in data['results']:\n",
    "    if 'rating' not in result:\n",
    "      continue\n",
    "    else:\n",
    "      if result[u'rating'] >= 0.5:# counting number of supermarkets only for supermarkets with higher than 0.5 rating\n",
    "        num_supermarket += 1\n",
    "    \n",
    "  first.at[index, 'supermarket'] = num_supermarket\n",
    "  first.at[index, 'supermarket_mean_price'] = meanPrice(data)\n",
    "  first.at[index, 'supermarket_mean_rating'] = meanRating(data)\n",
    "  closest=coordDistance(coord)\n",
    "  first.at[index, 'fifth_closest_supermarket'] = fifthshortest(closest)\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "  print(count)\n",
    "  count=count+1\n",
    "print('Done Google Places')"
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    "#first.to_csv('test1all.csv')"
   ]
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   "metadata": {},
   "source": [
    "I have fetched the api information for 5000 listings. This method of fetching POIs data from coordinates was two time faster than using overpass api.I will suggest using google api only if data is small and POI's can be fetched without exhausting free trial limit, otherwise overpass api is much better option for free! "
   ]
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