Librería para Data Scientists
Project description
NUMERITOS
Te damos la bienvenida a la librería 'Numeritos'.
Muchas gracias por tu interés 😊
Te invitamos a probar nuestra librería, un proyecto global que quiere facilitarle la vida a l@s científic@s de datos a través de un conjunto de funciones originales para Python.
Introducción:
Este proyecto nace de la colaboración entre los alumnos del BootCamp de Data Science de The Bridge - Digital Talent Accelerator, de la promoción de junio del 2022.
Hemos puesto en común funciones que cada uno ha ido desarrollando a lo largo del curso para sus proyectos individuales.
Hemos logrado agrupar 54 funciones muy útiles para tareas relativas a:
visualización de datos
procesado de datos
Machine Learning
Estos pedazos de código encapsulado nos han resultado muy útiles a lo largo de nuestra formación, y por eso queremos compartirlos con todas las personas del fascinante mundo de los datos 🔮
Qué contiene esta librería:
Te ofrecemos las siguientes funciones:
Visualización
- feature_visual
- grafico_goscatter
- gen_diagram_caja
- pieplot_one_column
- joyplot_one_column
- subplots
- graf_displot
Transformación de datos
- time_now
- sustituye_texto
- extraer_con_regex
- eliminar_entre_parentesis_en_df
- where_contains
- drop_con_condicion
- data_report
- number_of_outliers
- radical_dropping
- read_data_bw
- read_data_color
- read_data
- sustituir_outliers
- muestra_nan
- acotar_valores_clase
- wrap_perspective_cv2
- train_sampler
- string_replacer
- basic_encoding
- clean_emoji
- MinMaxCorr
- DfTransType
- sustituye_nan_moda
- train_regression
- clean_edad
Machine Learning
- funcion_lineal_regression
- funcion_metricas_error
- funcion_ridge
- funcion_lassoV
- error_modelo
- feature_importance
- nine_Regressor_Models
- PruebaModelos
- root_mean_squared_error
Equipo:
Enlace a Paquete Pypi
Dependencias principales
Las librerías que hemos ido utilizando durante el desarrollo son:
- CV2
- imblearn
- joypy
- matplotlib
- Numpy
- os
- Pandas
- plotly
- pygame
- re
- Seaborn
- Skimage
- Sklearn
- time
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Download files
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Source Distribution
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File details
Details for the file numeritos-1.0.tar.gz.
File metadata
- Download URL: numeritos-1.0.tar.gz
- Upload date:
- Size: 14.0 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.7.4
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
65ee6b17f97ca73c867d1c056ec22cfaeee14fe4d2fff696e12851d165e1f96f
|
|
| MD5 |
1abaeb6f7ed47617d33996a882029465
|
|
| BLAKE2b-256 |
7c262ddcdd40987b04829cab0efd69aebfab75eec8cd1ab7c4331aef6bcb757d
|
File details
Details for the file numeritos-1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: numeritos-1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 14.0 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.1 CPython/3.7.4
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
978db912b2ec888fb57d609ca53c21bad64817224ee2911736353d3e3f7eaeb0
|
|
| MD5 |
44202f342f64fe8038a9dda7c3dc3575
|
|
| BLAKE2b-256 |
2a0c1d20bdbc08e0ba79171c258d5afef192fd07ce6e483be58a9f430b02c12d
|
