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Libreria preproceso

Project description

HEAD

PBLgrupo6

Libreria preproceso PBL grupo 6

Prerequisitos

Se requiere las siguientes librerias:

  • numpy
  • pandas
  • scipy
  • sys
  • time

Como usar

Estos son tus pasos a seguir para hacer tu limpieza de dataset:

  1. Introduce tu ruta en la clase. --> ex: Variable = libreria.DataAnalisis(ruta).
  2. Lee tus datos con pandas:
  • CSV: usa la función Variable.csv().
  • Excel: usa la función Variable.excel().
  1. Inicia la limpieza del dataset usando el método Variable.analisis().

Si quieres ver esta información mientras ejecutas usa la función Varable.info().

Extra: se pueden cambiar los siguientes criterios de anlalisis;

  • variable 1 = Porcentaje de datos vacios para recomendar borrar columna (0.3 por defecto).
  • variable 2 = Desplazamiento de la distribución normal para asumir distribución sesgada (0.05 por defecto). Para ello crear un fichero 'valores.txt' con los valores separados con comas. Ejemplo: '0.3,0.05'

Ejemplo de código:

import libreriaclases as lb

Data1=lb.DataAnalisis('ejemplo.csv')

Data1.csv()

Data1.analizar() 231ae43 (Primer commit)

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SHA256 49471c331b643fb60c81e6e58b41310193a2dfc7c7ff099b69c1a8f47fa0c101
MD5 a40f4338790dc9f32417bbc85f9e396c
BLAKE2b-256 fbecf1b718a139944e96f4dcb5b6c492e53bb04096bbbca38bc504f5b5a7f60f

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SHA256 72d06123d2151c6041f4b66e8e75d96ffaa1f110eba319cd1ea0f2305c37baa8
MD5 ce3ad5e2364712ed7e05ae0d85c36e02
BLAKE2b-256 f3f2f81c9a0448c8b2eff871bc6096b6a6a205be6436274962c844f88f409b42

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