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PySHS - Faciliter le traitement de données de questionnaires en SHS

Project description

PySHS : traitement de données en sciences sociales avec Python

La bibliothèque PySHS a pour but de faciliter l'analyse de données avec Python de questionnaire en sciences humaines et sociales pour les francophones.

Elle vise à combler (partiellement) le manque de fonctions de traitement de données en Python pour les enquêtes par questionnaires, notamment en comparaison avec R.

Contenu

Traiter des données issues d'enquêtes par questionnaires (avec pondération)

  • Description d'un tableau de données
  • Tri à plat et tableau(x) croisé(s) avec pondération
  • Régression logistique sous forme d'un tableau simple
  • Sauvegarde en format tableur de tableaux
  • Importation de la fonction catdes de FactoMineR (association variable catégorielle/autres variables)
  • Visualisation statique d'une ACM de Prince

N'hésitez pas à compléter :)

Installation

Avec pip

$ pip install pyshs --upgrade

Version de développement

$ git clone https://github.com/emilienschultz/pyshs-bib.git
$ cd pyshs
$ pip install -e .

Utilisation

Tri à plat d'une variable qualitative pondérée

>> import pyshs
>> data = pd.read_excel("enquete.xlsx")
>> pyshs.tri_a_plat(data,"age","weight")
age Effectif redressé Pourcentage (%)
[0-25[ 260.4 13.0
[25-45[ 731.1 36.5
[45-65[ 755.1 37.7
[65+ 256.4 12.8
Total 2003 100

Autres utilisations

Voir le Notebook Exemple PySHS.ipynb pour voir les fonctions disponibles.

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SHA256 c8c8abb7976f561cc078a865b36f774bc9cb7c311cf20314ade27eb819697372
MD5 a035755eb56de020c53a3c09ecff3a03
BLAKE2b-256 7a291faee505b8aeb7767b9db3cf47730b6d89d0866a6d2394ef6462972a6020

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SHA256 36091f604ddf4e69076daad1a9e6f2d1493787bc2e3495428172f5983281c9eb
MD5 22a5176a127bed747f9967d1d77c0443
BLAKE2b-256 63e6d98aecb746973438af28e5d3e3742baf678b3e816f3625d622d788d15918

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