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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 d79f430d5348606194d42bbe88cde9b0de66429004bb1d9563b41db484c15024
MD5 9797228bca51af28e05eac7888ab65f4
BLAKE2b-256 bfbc4fd3f6f40af3189469a37e3aa78fed57124c24b789607245c18df7c6f054

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SHA256 c2e798b6f61aadc6abd9d50e0eade5dfe0dca1506378f017585c1a6250d7f77a
MD5 d1c6c0669199c62451a26fd5e495cc2f
BLAKE2b-256 002adde49996c9d6da6dc7de1b7d79d2decf3ee001fab789cedecac5f2222c2e

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