kudaras

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


amziaus_grupes = {
    '60-69': 'neprioritetiniai',
    '50-59': 'neprioritetiniai',
    '80-89': 'prioritetiniai',
    'Centenarianai': 'prioritetiniai',
    '70-79': 'prioritetiniai',

kudaras

Komisaras Vytenis Andriukaitis
          => patarėja Vilija Sysaitė 
                       => socialdemokrato Algirdo Syso dukra

Buvęs premjeras Algirdas Butkevičius
                => buvęs atstovas spaudai Mindaugas Janulionis
                                          => dabar naujojo ūkio ministro Mindaugo Sinkevičiaus atstovas spaudai
                                                                           => tėtis Rimantas Sinkevičius buvo susisiekimo ministras
                                          => tėtis dukterinės „Lietuvos geležinkelių“ įmonės „Gelmagis“ vadovas
                                                                                               => vėliau sujungta su kita dukterine LG įmone UAB „Geležinkelių tiesimo centru“

kudaras

select
        ac_u.entry_date,
        ac_u.active_users,
        sess.bootups,
        sess.sessions,
        sess.new_users  
    FROM
        ( select
            au.entry_date as entry_date,
            sum(au.counter) as active_users,

kudaras

#!/Users/petras/.conda/envs/tensorflow3/bin/python

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import time

#####
ITERATIONS = 100

kudaras

select 
		coalesce(sklypai.Sklypo_adresas, 'Be adreso') as adresas,
		coalesce(sklypu_sumos.Moketojo_pavadinimas, 'Be pavadinimo') as Nuomininkas,
		coalesce(sklypai.Naudojimo_pradzia, 'Nenurodyta') as Naudojimo_pradzia, 
		coalesce(sklypai.Naudojimo_pabaiga, 'Nenurodyta') as Naudojimo_pabaiga,
	sklypai.Plotas*sklypai.Skaitiklis / sklypai.Vardiklis as Nuomojamas_plotas, 
	coalesce((sklypu_sumos.Suma) / (datediff( 
								least(
									curdate(), 
									coalesce(sklypai.Naudojimo_pabaiga, curdate())),