Skip to main content

aiaa-eda-team1

AI Academy Asia, 1-р баг — Монголын нээлттэй өгөгдлийн EDA хийх туслах функцууд. Төсөл: «Монгол Улсын хүн амын шилжилт хөдөлгөөн: аймгуудын харьцуулалт» (ҮСХ, 1212.mn, хүснэгт DT_NSO_0300_040V1).

Багийн дугаар өөр бол aiaa-eda-team1 → aiaa-eda-team<N> (pyproject.toml, хавтасны нэр aiaa_eda_team<N>, notebook дахь import) гэж солино.

Суулгах

# Colab
!pip install -q aiaa-eda-team1

# PyPI-д байршаагүй үед GitHub-аас
!pip install -q git+https://github.com/tsetseglenb0310-spec/aiaa-eda-team1.git

# Хөгжүүлэх (VS Code, .venv идэвхтэй)
pip install -e .
import aiaa_eda_team1 as et
et.missing_report(df)

Функцууд

cleaning.py — цэвэрлэгээ (Гишүүн 1)

Функц Параметр Буцаах утга
missing_report(df) df DataFrame[column, dtype, missing, missing_pct]
iqr_outliers(df, col, k=1.5) хүснэгт, тоон багана, үржүүлэгч dict {low, high, n_outliers, rows}
strip_text_columns(df) хүснэгт (df, өөрчлөгдсөн нүдний тоо)
drop_duplicate_rows(df) хүснэгт (df, устгасан мөрийн тоо)
split_totals(df, name_col, total_names) хүснэгт, нэрийн багана, дүнгийн нэрс (territories, totals)
flows_wide_to_long(df, indicator_col, name_col, in_label, out_label) өргөн хүснэгт, баганын нэрс, үзүүлэлтийн нэрс DataFrame[aimag, year, in_mig, out_mig]
mark_both_zero_as_missing(df, cols) хүснэгт, баганууд (df, тэмдэглэсэн мөрийн тоо, мөрүүд)
add_region(df, name_col="aimag", mapping=None) хүснэгт df + region багана
REGION_OF — {аймаг: бүс} толь

stats.py — тоон шинжилгээ (Гишүүн 1)

Функц Параметр Буцаах утга
basic_stats(x, ddof=1) массив / Series dict {n, mean, median, std, min, q1, q3, iqr, max}
group_rate(df, group_col, target_col) хүснэгт, бүлэг, 0/1 багана DataFrame[group, n, rate]
rank_table(df, value_col, name_col="aimag", ascending=False, extra_cols=None) нэг оны хүснэгт DataFrame[rank, name, …, value]
rank_gap(df, col_a, col_b, name_col="aimag") хоёр багана DataFrame[name, rank_a, rank_b, gap]
national_balance(totals, indicator_col, name_col, total_name, in_label, out_label) дүнгийн мөрүүд DataFrame[year, in_total, out_total, diff]
period_summary(df, group_col, value_col, since=None) урт хүснэгт DataFrame[group, mean, min, max, years_positive, years_total]
consistency_checks(long_df, totals, …, total_names, region_of, n_expected=None) урт ба дүнгийн хүснэгт (dict{шалгалт: bool}, details)
fmt(v, sign=False) тоо '32 030' / '+19 034'

plots.py — график (Гишүүн 2). path="figures/01_….png" өгвөл файлд хадгална, Axes буцаана.

Функц Юу зурна
plot_hist(df, col, bins=10, path, title, xlabel, source) гистограмм + медиан, дундажийн шугам
plot_box(df, col, by=None, path, title, xlabel, source, label_col, label_rows) boxplot + цэгүүд, outlier-ийн нэр
plot_corr(df, cols=None, path, title, source) корреляцийн heatmap
plot_bar(df, name_col, value_col, path, title, xlabel, source, color_by_sign=False, top=None) хэвтээ эрэмбийн bar chart, тэг шугамтай
plot_grouped_bar(df, name_col, cols, labels, path, title, ylabel, source) хосолсон баганат график
plot_line(df, x, y, group=None, labels=None, path, title, ylabel, source, vline, vline_label, annotate_max, fill_between) оноор line chart

extra.py — нэмэлт (Гишүүн 2)

Функц Юу зурна
plot_scatter(df, x, y, label_col=None, path, title, source) тархалтын график
plot_small_multiples(df, x, y, group, order=None, path, title, ylabel, source) бүлэг бүрт тусдаа панел, өөрийн масштабтай

Хөгжүүлэх, байршуулах (гарын авлагын дагуу)

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate            # Windows
python -m pip install pandas numpy matplotlib seaborn build twine
pip install -e .
python -c "import aiaa_eda_team1 as et; print(et.basic_stats([1, 2, 3]))"

rmdir /s /q dist
python -m build
python -m twine check dist/*
python -m twine upload dist/*     # username: __token__, password: pypi-… token

Шинэ функц нэмсэн бол __init__.py-д нэрийг нь нэмж, pyproject.toml-д хувилбарыг өсгөнө (0.1.0 → 0.1.1 алдаа засвар, 0.2.0 шинэ функц).

Git дүрэм

  • Гишүүн бүр өөрийн branch: git checkout -b <нэр>; ажил бүрийн өмнө git pull origin main.
  • Зөвхөн өөрийн файлаа add хийнэ: git add aiaa_eda_team1/stats.py (git add . хэрэглэхгүй).
  • Pull Request нээнэ, ахлагч main руу merge хийнэ.
Гишүүн Файл
1 cleaning.py, stats.py
2 (сангийн ахлагч) plots.py, extra.py, __init__.py, pyproject.toml, PyPI
3 шинжилгээний repo: analysis.ipynb, figures/
4 (багийн ахлагч) шинжилгээний repo: README.md, танилцуулга

Metadata

Release files for aiaa-eda-team1 0.1.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for aiaa-eda-team1 0.1.0
File Size Uploaded Provenance
aiaa_eda_team1-0.1.0.tar.gz 13.5 kB Without provenance Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for aiaa-eda-team1 0.1.0
File Interpreter ABI Platform
aiaa_eda_team1-0.1.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 28.2 kB

Release files / aiaa_eda_team1-0.1.0.tar.gz

Download URL aiaa_eda_team1-0.1.0.tar.gz
Size 13.5 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
6014bdc8f4ac13836aa3f2eee4bcf8fadd84c53de36f2d3df59fd24f036077b5
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
91da9b8c47da8ce7e94c0f77b130a302edfce6fbd4c92cb7222581bd346c1304
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.14.7

Release files / aiaa_eda_team1-0.1.0-py3-none-any.whl

Download URL aiaa_eda_team1-0.1.0-py3-none-any.whl
Size 14.8 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
4590ff1476dc178495ae13ce03370edcf3f7a649a95d91c9fc883252883adac7
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
fb343a003ca00638c6f0b9626cc74cdfb6b3ef5159017e2831328bf03aa3a8b8
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.14.7

Security for aiaa-eda-team1 0.1.0

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.1.0 This release

2 release files No provenance

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page