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 нэрaiaa_eda_team<N>, notebook дахьimport) 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 өмнөgit 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)
| File | Size | Uploaded | Provenance | |
|---|---|---|---|---|
| aiaa_eda_team1-0.1.0.tar.gz | 13.5 kB | Without provenance | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| 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.