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
limitefilas.
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
Release files for lazyedabf 1.0.3
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| lazyedabf-1.0.3.tar.gz | 22.6 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| lazyedabf-1.0.3-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 48.4 kB
Release files / lazyedabf-1.0.3.tar.gz
| Download URL | lazyedabf-1.0.3.tar.gz |
|---|---|
| Size | 22.6 kB |
| Tags | Source |
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SHA-256 checksum How to use checksums |
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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| Upload date | |
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No |
| Uploaded via |
twine/6.1.0 CPython/3.9.13
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Release files / lazyedabf-1.0.3-py3-none-any.whl
| Download URL | lazyedabf-1.0.3-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 25.9 kB |
| Tags | Python 3 |
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SHA-256 checksum How to use checksums |
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|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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