pretty-data 0.1

No project description provided

---

General Info and Manipulator Classes

Description

This Python module provides two classes, GeneralInfo and Manipulator, for data preprocessing tasks using the Pandas library. These classes offer functionalities to obtain general information about a DataFrame and perform various manipulations on it.

GeneralInfo Class

The GeneralInfo class contains methods to retrieve general information about a DataFrame such as head and tail, descriptive statistics, information about duplicates and null values, and processing object data types.

Methods

• head_and_tail(): Displays the head and tail of the DataFrame.
• describe_and_info(): Provides information using the describe() and info() methods of Pandas.
• duplicated_and_null(): Identifies duplicated data and null values in the DataFrame.
• object_processor(): Processes object data types, including finding index max and min values, unique values, and value counts.
• report_general_info(): Executes all the above methods to provide a comprehensive report on the DataFrame.

Manipulator Class

The Manipulator class inherits from the GeneralInfo class and extends its functionalities by including operations for data manipulation such as regex-based selection and datetime parsing.

Methods

• select_w_regex(only_numbers, only_strings, specific, s_parameter, value): Selects either strings or numbers from the DataFrame using regular expressions. Can also perform specific regex-based replacements.
• datetime_parser(column_name, as_index, parse_and_sep): Parses datetime values in a specified column and optionally sets them as the index or separates them into year, month, and day columns.
• search_string(column_name, keywords, method): Searches for strings containing specified keywords in a given column using the str.contains method.

---

Now, let's create the Turkish version:

---

General Info ve Manipulator Sınıfları

Açıklama

Bu Python modülü, Pandas kütüphanesini kullanarak veri ön iÅŸleme görevleri için iki sınıf saÄŸlar: GeneralInfo ve Manipulator. Bu sınıflar, bir DataFrame hakkında genel bilgileri almak ve çeÅŸitli manipülasyonlar yapmak için iÅŸlevsellikler sunar.

GeneralInfo Sınıfı

GeneralInfo sınıfı, DataFrame hakkında genel bilgileri almak için baÅŸ ve kuyruk, açıklayıcı istatistikler, çoÄŸaltılmış veriler ve boÅŸ deÄŸerler hakkında bilgileri alma ve nesne veri tiplerini iÅŸleme gibi yöntemler içerir.

Yöntemler

• head_and_tail(): DataFrame'in başını ve kuyruÄŸunu görüntüler.
• describe_and_info(): Pandas'ın describe() ve info() yöntemlerini kullanarak bilgi saÄŸlar.
• duplicated_and_null(): DataFrame'deki çoÄŸaltılmış verileri ve boÅŸ deÄŸerleri belirler.
• object_processor(): Nesne veri tiplerini iÅŸler, en büyük ve en küçük dizin deÄŸerlerini, benzersiz deÄŸerleri ve deÄŸer sayılarını bulur.
• report_general_info(): Yukarıdaki tüm yöntemleri yürüterek DataFrame hakkında kapsamlı bir rapor saÄŸlar.

Manipulator Sınıfı

Manipulator sınıfı, GeneralInfo sınıfından miras alır ve regex tabanlı seçim ve tarih zamanı ayrıştırma gibi veri manipülasyonları için iÅŸlevselliÄŸini geniÅŸletir.

Yöntemler

• select_w_regex(only_numbers, only_strings, specific, s_parameter, value): DataFrame'den yalnızca dize veya sayıları seçer ve düzenli ifadeler kullanır. Belirli bir regex tabanlı deÄŸiÅŸtirme yapabilir.
• datetime_parser(column_name, as_index, parse_and_sep): Belirtilen sütundaki tarih saat deÄŸerlerini ayrıştırır ve isteÄŸe baÄŸlı olarak bunları dizin olarak ayarlar veya yıl, ay ve gün sütunlarına ayırır.
• search_string(column_name, keywords, method): Belirtilen sütunda belirtilen anahtar kelimeleri içeren dizeleri arar, str.contains yöntemini kullanır.

---

---

EDA Class

The EDA (Exploratory Data Analysis) class is designed to facilitate the initial exploration of your data. This class is equipped with various methods to perform one-by-one analysis, bivariate analysis, and plotting operations.

Features

1. Desktop Finder

   • Method: find_system_desktop()
   • Description: This method finds the desktop path of the system where the code is executed.

2. One-by-One Countplots

   • Method: one_by_one_countplots()
   • Description: Generates countplots for each column in the DataFrame and saves the plots on the desktop.

3. One-by-One Histplots

   • Method: one_by_one_histplot()
   • Description: Generates histogram plots for each column in the DataFrame and saves the plots on the desktop.

4. Bivariate Analysis

   • Method: bivariate_analysis(x: str)
   • Description: Performs bivariate analysis including bar plots and regression plots for correlation analysis.

5. Correlation Analyzer

   • Method: corr_analyzer()
   • Description: Analyzes correlation among numeric columns in the DataFrame and generates a correlation heatmap.

6. General EDA Report

   • Method: give_eda_report(x: str)
   • Description: Runs all the methods in the class to generate a comprehensive EDA report including countplots, histplots, bivariate analysis, and correlation analysis.

Usage

Instantiate the Eda class with your DataFrame, and then call the desired method(s) to perform exploratory data analysis.

---

EDA Sınıfı

EDA (Keşifsel Veri Analizi) sınıfı, verilerinizin başlangıç keşfini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Bu sınıf, tek tek analiz, iki değişkenli analiz ve çizim işlemleri gerçekleştirmek için çeşitli yöntemlerle donatılmıştır.

Özellikler

1. Masaüstü Bulucu

   • Metod: find_system_desktop()
   • Açıklama: Bu metod, kodun çalıştığı sistemin masaüstü yolunu bulur.

2. Tek Tek Sayım Grafikleri

   • Metod: one_by_one_countplots()
   • Açıklama: DataFrame'deki her sütun için sayım grafikleri oluÅŸturur ve grafikleri masaüstüne kaydeder.

3. Tek Tek Histogram Grafikleri

   • Metod: one_by_one_histplot()
   • Açıklama: DataFrame'deki her sütun için histogram grafikleri oluÅŸturur ve grafikleri masaüstüne kaydeder.

4. Ä°ki DeÄŸiÅŸkenli Analiz

   • Metod: bivariate_analysis(x: str)
   • Açıklama: Korelasyon analizi için çubuk grafikler ve regresyon grafikleri de dahil olmak üzere iki deÄŸiÅŸkenli analiz yapar.

5. Korelasyon Analizcisi

   • Metod: corr_analyzer()
   • Açıklama: DataFrame'deki sayısal sütunlar arasındaki korelasyonu analiz eder ve bir korelasyon ısı haritası oluÅŸturur.

6. Genel EDA Raporu

   • Metod: give_eda_report(x: str)
   • Açıklama: Sınıftaki tüm metodları çalıştırarak, sayım grafikleri, histogram grafikleri, iki deÄŸiÅŸkenli analiz ve korelasyon analizi içeren kapsamlı bir EDA raporu oluÅŸturur.

Kullanım

Eda sınıfını DataFrame'inizle birlikte baÅŸlatın ve ardından keÅŸifsel veri analizi yapmak için istenen metod(lar)ı çağırın.