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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:

Laura Barreda

Javier Tenorio

Antonio Morales

Mario Sabrás

Christian Jerome Bader

Sara De Vera

Irene Glez

Xinmeng Ye

Qinhua Liang

Luis Miguel Valverde

Enrique Rubio

Tarik El Hannach


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

Project details


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This version

1.0

Download files

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

Source Distribution

numeritos-1.0.tar.gz (14.0 kB view hashes)

Uploaded Source

Built Distribution

numeritos-1.0-py3-none-any.whl (14.0 kB view hashes)

Uploaded Python 3

Supported by

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