csv-parser-utils 0.0.1

Um pacote para manipular dados de arquivos CSV, usando pandas.

csv-parser-utils Um pacote Python simples e eficiente para análise e visualização de dados de arquivos CSV, utilizando o poder do Pandas e Seaborn.

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Como Usar

O pacote oferece funções para realizar tarefas comuns de análise de dados.

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Instalação Você pode instalar o pacote diretamente do PyPI usando o pip:

Bash

pip install csv-parser-utils

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1. Análise Estatística

Importe as funções e use-as para obter informações sobre seus dados.

Python

from csv_parser_utils.main import contar_linhas, calcular_media_coluna, obter_resumo_estatistico import pandas as pd

Supondo que você tenha um arquivo chamado 'meus_dados.csv'

com colunas como 'Idade' e 'Pontuacao'

caminho_arquivo = 'meus_dados.csv'

Contar o número de linhas de dados no arquivo

num_linhas = contar_linhas(caminho_arquivo) print(f"O arquivo tem {num_linhas} linhas de dados.")

Calcular a média de uma coluna

media_pontuacao = calcular_media_coluna(caminho_arquivo, 'Pontuacao') print(f"A média da coluna 'Pontuacao' é: {media_pontuacao:.2f}")

Obter um resumo estatístico completo de uma coluna

resumo_estatistico = obter_resumo_estatistico(caminho_arquivo, 'Pontuacao') print("\nResumo Estatístico da coluna 'Pontuacao':") print(resumo_estatistico)

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2. Visualização de Dados

Crie e salve visualizações de dados para entender melhor a distribuição dos seus dados.

Python

from csv_parser_utils.main import plotar_histograma

Gerar um histograma da coluna 'Pontuacao' e salvar como imagem

caminho_arquivo = 'meus_dados.csv' caminho_saida_imagem = 'distribuicao_pontuacao.png'

plotar_histograma(caminho_arquivo, 'Pontuacao', caminho_saida_imagem) print(f"O histograma foi salvo em '{caminho_saida_imagem}'")

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Funções Disponíveis

contar_linhas(caminho_arquivo): Retorna o número de linhas em um arquivo CSV.

calcular_media_coluna(caminho_arquivo, nome_coluna): Calcula a média de uma coluna numérica.

obter_resumo_estatistico(caminho_arquivo, nome_coluna): Retorna um resumo estatístico (média, desvio padrão, etc.) usando o pandas.describe().

plotar_histograma(caminho_arquivo, nome_coluna, caminho_saida): Cria um histograma para uma coluna numérica e o salva como um arquivo de imagem (.png).