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EDA BF - Exploratory Data Analysis Package

Este paquete permite realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) sobre archivos (CSV, Parquet), generando informes en formato Excel para facilitar el análisis de calidad y características de los datos.

Funcionalidades Principales

1. process_single_file

Procesa un archivo individual (CSV o Parquet) y genera un informe EDA en formato Excel.

  • Función: process_single_file(file_path, output=None, limite=None)
  • Parámetros:
    • file_path (str): Ruta del archivo a procesar.
    • output (str): Ruta de salida para el archivo Excel (opcional).
    • limite (int): Límite opcional de filas a leer.
  • Descripción: Lee el archivo especificado, genera un análisis exploratorio de datos y lo guarda en un archivo Excel que contiene métricas y estadísticas de los datos.

2. process_folder

Procesa múltiples archivos en una carpeta (CSV y Parquet) y genera un informe EDA consolidado en un archivo Excel.

  • Función: process_folder(folder_path, output=None, limite=None)
  • Parámetros:
    • folder_path (str): Ruta de la carpeta que contiene los archivos a procesar.
    • output (str): Ruta de salida para el archivo Excel consolidado.
    • limite (int): Límite opcional de filas a leer por archivo.
  • Descripción: Busca archivos CSV y Parquet en la carpeta especificada, procesa cada archivo, y genera un informe combinado en Excel con métricas detalladas de cada archivo.

3. process_dataframe

Procesa un DataFrame directamente en memoria y genera un informe EDA en formato Excel.

  • Función: process_dataframe(df, output=None, table_name="DataFrame", limite=None)
  • Parámetros:
    • df (DataFrame): El DataFrame que se desea procesar.
    • output (str): Ruta de salida para el archivo Excel.
    • table_name (str): Nombre que se asignará al DataFrame en el informe Excel (por defecto: "DataFrame").
    • limite (int): Límite opcional de filas a procesar.
  • Descripción: Procesa un DataFrame cargado en memoria, generando un informe en Excel con estadísticas descriptivas y métricas clave. Si se especifica un límite, solo se procesan las primeras limite filas.

Ejemplos de Uso

Procesar un Archivo Individual

from edabf import process_single_file
process_single_file("ruta/al/archivo.csv", output="salida", limite=1000)

Procesar una Carpeta de Archivos

from edabf import process_folder
process_folder("ruta/a/carpeta", output="salida_masivo")

Procesar Múltiples Tablas de un Esquema de Base de Datos

from edabf import process_dataframe
import pandas as pd

# Crear un DataFrame de ejemplo
data = {"Columna1": [1, 2, 3], "Columna2": ["A", "B", "C"]}
df = pd.DataFrame(data)

# Generar el informe EDA
process_dataframe(df, output="reporte_dataframe", table_name="Ejemplo", limite=10)

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT.

Metadata

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

Source distribution (sdist)

Source distribution for lazyedabf 1.0.3
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lazyedabf-1.0.3.tar.gz 22.6 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for lazyedabf 1.0.3
File Interpreter ABI Platform
lazyedabf-1.0.3-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 48.4 kB

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Download URL lazyedabf-1.0.3.tar.gz
Size 22.6 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
f8f94825261211783ac006ce87905fa5fe886bfa0a7e1dff64c122529e242335
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
7e55845405d5f5dac3b2d1c2ae046f45146b08c78c7f8574e41825eb2180e21d
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Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
051ec2579dd43cffa9932aa788d68b1b0eed23f150521706b818236c956d1a07
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
da51274af67d3b857686f2543a100339edf3415360d61b3648c93c86d84f0357
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