Skip to main content

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)

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

libreriaclases-1.6.tar.gz (6.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

libreriaclases-1.6-py3-none-any.whl (5.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file libreriaclases-1.6.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: libreriaclases-1.6.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 6.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.11.5

File hashes

Hashes for libreriaclases-1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 40c626d45e70e5309a004c8b0b691ac6107d25bceed03224436d60538f719f3e
MD5 37d1453777139e7531e883806ce341c0
BLAKE2b-256 f8cf73653ca499648a18889e273c0ae4629995ef1521ec192c331a6c01d45d5a

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file libreriaclases-1.6-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: libreriaclases-1.6-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 5.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.11.5

File hashes

Hashes for libreriaclases-1.6-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 4f1572ef5240695ecf60546b5aebc7d372057382e3cba120ef9c793c9c60c033
MD5 39f5c2d3744473b66dbf68dd7c7b531e
BLAKE2b-256 b5239f651457ed9dc8840c022fe076027f6a42c8612abc13ca5f8918127d857c

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page