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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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MD5 67329cb9ee6fee44299620419d65f7a3
BLAKE2b-256 7e841b3c462e0ba74af4bf6fa44e7190d34fb1aa04b6ff78da239580c89da4b0

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MD5 650c7a47d45da970491278c01f04a2a6
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