sanice 1.0.3

Biblioteca fluente para Data Science ágil (ETL, AutoML e Plotting).

> (Sistema Automatizado de Normalização, Inteligência Computacional e Estatística)
> (System for Automated Normalization, Intelligence, Computation, and Statistics)

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Sanice is a fluent Python wrapper designed to accelerate Data Science workflows. It abstracts the complexity of Pandas, Scikit-Learn, and FastAPI into a method-chaining interface, allowing you to focus on business logic rather than syntax.

Installation

pip install sanice

Quick Start

How to turn a dirty CSV into a deployed AI model in minutes.

from sanice import Sanice

(Sanice("raw_data.csv")
    .fix_columns()                    # Standardize names to snake_case
    .transform("price", "money")      # Cleans money format ("$ 1,000.00" -> 1000.0)
    .drop_nulls()                     # Removes empty rows
    .create_column("total", "price * qty")
    .handle_outliers("total")         # Removes statistical anomalies (IQR)
    .auto_ml(                         # Trains Random Forest & saves model
        target="sold", 
        type="classification", 
        save_path="my_model.pkl"
    )
    .serve_api()                      # Deploys a REST API on localhost:8000
)

Snippets & Command Reference

Here is the complete list of available methods organized by category.

1. Cleaning & ETL

Command	Description
app.fix_columns()	Converts all column names to snake_case.
app.transform(col, rule)	Applies logic: 'money', 'digits', 'email', 'upper', 'lower'.
app.drop_nulls(strategy, val)	Strategy: 'drop' or 'fill'.
app.clean_text([cols])	Strips spaces and converts text to Title Case.
app.convert_date(col, fmt)	Converts a string column to datetime objects.

Use Cases:

• Standardization of data extracted from legacy systems or unformatted Excel sheets.
• Rapid conversion of currency strings to float before calculations.
• Preparation of web form data where users input dates in various formats.

Application Example:

# Cleaning a messy HR dataset
(Sanice("raw_employees.csv")
    .fix_columns()                    # "Emp Name" -> "emp_name"
    .clean_text(["emp_name", "dept"])
    .transform("salary", "money")     # "$ 2,500.00" -> 2500.0
    .convert_date("hire_date")        # String -> Datetime
)

2. Data Manipulation

Command	Description
app.create_column(name, logic)	Creates a column using a string expression or lambda.
app.filter(query)	Filters rows using SQL-like syntax (e.g., "age > 18").
app.sort(col, ascending)	Sorts the dataset by a specific column.
app.join(other_df, keys, how)	Merges two datasets (Left, Right, Inner, Outer).
app.group([cols], val, op)	Groups data and calculates sum, mean, or count.
app.pivot_table(idx, col, val)	Creates a Pivot Table from the data.

Use Cases:

• Feature Engineering (e.g., creating "average ticket" or "days since last purchase").
• Merging "Sales" and "Customers" tables to enrich the dataset (VLOOKUP/JOIN).
• Customer segmentation for specific marketing campaigns.

Application Example:

# Total Sales Analysis by Region
(Sanice("sales.csv")
    .filter("status == 'Completed'")
    .create_column("revenue", "price * quantity")
    .group(
        cols=["region", "category"], 
        value_col="revenue", 
        operation="sum"
    )
    .sort("revenue", ascending=False)
)

3. Analytics & Visualization

Command	Description
app.describe()	Displays mean, std, min, max, and percentiles.
app.correlation_matrix()	Plots a heatmap of correlations between numeric vars.
app.handle_outliers([cols])	Removes outliers automatically using the IQR method.
app.plot(type, x, y, hue)	Plots charts: 'bar', 'line', 'scatter', 'hist', 'box'.

Use Cases:

• Exploratory Data Analysis (EDA) to understand data profiles before modeling.
• Visual identification of variables that influence the target result (correlation).
• Detection and removal of anomalies (e.g., negative ages or exorbitant prices).

Application Example:

# Rapid Dataset Diagnosis
(Sanice("biological_data.csv")
    .describe()
    .handle_outliers(["age", "glucose"]) # Remove anomalies
    .correlation_matrix()                # Shows influence factors
    .plot("scatter", x="age", y="glucose", hue="diagnosis")
)

4. AI & Machine Learning

Command	Description
app.scale(method)	Normalizes data using 'minmax' or 'standard' scaler.
app.auto_ml(target, type, path)	AutoML pipeline: encodes, splits, trains, and saves model.
app.load_ai(path)	Loads a pre-trained .pkl model into memory.
app.predict(output_col)	Generates predictions using the loaded model.

Use Cases:

• Quick creation of baselines to validate business hypotheses.
• Churn Prediction (customers likely to cancel) or Credit Scoring.
• Demand forecasting based on sales history (Regression).

Application Example:

# Training and using a Churn prediction model
(Sanice("telecom_churn.csv")
    .scale("minmax")
    .auto_ml(target="churn", type="classification", save_path="my_ai.pkl")
)

# ... In another script, loading and predicting:
(Sanice("new_customers.csv")
    .load_ai("my_ai.pkl")
    .predict(output_col="churn_prob")
)

5. Export & Deployment

Command	Description
app.save(path)	Exports data to .csv, .xlsx, or .parquet.
app.export_sql(url, table)	Pushes the dataframe to a SQL database.
app.serve_api()	Starts a FastAPI server to serve predictions.

Use Cases:

• Exporting treated data (Bronze -> Silver) to BI tools like Power BI or Tableau.
• Instant creation of AI microservices for Mobile or Web App integration.
• Persistence of clean data into relational databases (PostgreSQL/MySQL).

Application Example:

# Final Pipeline: Clean -> Save Parquet -> Deploy API
(Sanice("raw_data.csv")
    .fix_columns()
    .auto_ml("target", "regression", "model.pkl")
    .save("clean_data.parquet")   # Data Backup
    .serve_api()                  # API Online at http://localhost:8000
)

License

This project is licensed under the Apache License, Version 2.0. See the LICENSE for details.

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🇧🇷 Português

Sanice é um wrapper Python fluido projetado para acelerar fluxos de trabalho de Data Science. Ele abstrai a complexidade do Pandas, Scikit-Learn e FastAPI em uma interface de encadeamento de métodos (method-chaining), permitindo que você foque na lógica de negócios em vez da sintaxe.

Instalação

pip install sanice

Início Rápido

Como transformar um CSV sujo em um modelo de IA em produção em minutos.

from sanice import Sanice

(Sanice("raw_data.csv")
    .corrigir_colunas()               # Padroniza nomes para snake_case
    .transformar("price", "dinheiro") # Limpa formato monetário ("R$ 1.000,00" -> 1000.0)
    .remover_nulos()                  # Remove linhas vazias
    .criar_coluna("total", "price * qty")
    .tratar_outliers("total")         # Remove anomalias estatísticas (IQR)
    .auto_ml(                         # Treina Random Forest & salva modelo
        alvo="sold", 
        tipo="classificacao", 
        salvar_modelo="my_model.pkl"
    )
    .servir_api()                     # Sobe uma API REST em localhost:8000
)

Snippets e Referência de Comandos

Aqui está a lista completa de métodos disponíveis organizados por categoria.

1. Limpeza e ETL

Comando	Descrição
app.corrigir_colunas()	Converte todos os nomes de colunas para snake_case.
app.transformar(col, rule)	Aplica lógica: 'dinheiro', 'numeros', 'email', 'upper', 'lower'.
app.remover_nulos(strategy, val)	Estratégia: 'apagar' (drop) ou 'preencher' (fill).
app.limpar_texto([cols])	Remove espaços extras e converte texto para Title Case.
app.converter_data(col, fmt)	Converte uma coluna de string para objetos datetime.

Casos de Uso:

• Padronização de dados extraídos de sistemas legados ou planilhas Excel desformatadas.
• Conversão rápida de colunas de moeda brasileira (R$) para float antes de cálculos.
• Preparação de dados de formulários web onde usuários inserem datas em formatos variados.

Exemplo de Aplicação:

# Limpeza de uma base de RH desorganizada
(Sanice("funcionarios_bruto.csv")
    .corrigir_colunas()                 # "Nome Func" -> "nome_func"
    .limpar_texto(["nome_func", "setor"])
    .transformar("salario", "dinheiro") # "R$ 2.500,00" -> 2500.0
    .converter_data("data_admissao")    # String -> Datetime
)

2. Manipulação de Dados

Comando	Descrição
app.criar_coluna(name, logic)	Cria uma coluna usando expressão string ou lambda.
app.filtrar(query)	Filtra linhas usando sintaxe estilo SQL (ex: "age > 18").
app.ordenar(col, ascending)	Ordena o dataset por uma coluna específica.
app.unir(other_df, keys, how)	Une dois datasets (Left, Right, Inner, Outer).
app.agrupar([cols], val, op)	Agrupa dados e calcula soma, média ou contagem.
app.tabela_dinamica(idx, col, val)	Cria uma Tabela Dinâmica a partir dos dados.

Casos de Uso:

• Criação de Features (Feature Engineering) como "ticket médio" ou "dias desde a última compra".
• Unificação de tabelas de "Vendas" e "Clientes" para enriquecer o dataset (VLOOKUP/JOIN).
• Segmentação de base de clientes para campanhas de marketing específicas.

Exemplo de Aplicação:

# Análise de Vendas Totais por Região
(Sanice("vendas.csv")
    .filtrar("status == 'Concluido'")
    .criar_coluna("faturamento", "preco * quantidade")
    .agrupar(
        cols=["regiao", "categoria"], 
        value_col="faturamento", 
        operacao="soma"
    )
    .ordenar("faturamento", ascendente=False)
)

3. Análise e Visualização

Comando	Descrição
app.resumo_estatistico()	Exibe média, desvio padrão, min, max e percentis.
app.matriz_correlacao()	Plota um mapa de calor das correlações entre vars numéricas.
app.tratar_outliers([cols])	Remove outliers automaticamente usando o método IQR.
app.plotar(type, x, y, hue)	Plota gráficos: 'bar', 'line', 'scatter', 'hist', 'box'.

Casos de Uso:

• Análise Exploratória de Dados (EDA) para entender o perfil dos dados antes da modelagem.
• Identificação visual de variáveis que influenciam o resultado desejado (correlação).
• Detecção e remoção de anomalias (ex: idades negativas ou preços exorbitantes).

Exemplo de Aplicação:

# Diagnóstico rápido de dataset
(Sanice("dados_biologicos.csv")
    .resumo_estatistico()
    .tratar_outliers(["idade", "glicose"]) # Remove anomalias
    .matriz_correlacao()                   # Mostra o que influencia o que
    .plotar("scatter", x="idade", y="glicose", hue="diagnostico")
)

4. IA e Machine Learning

Comando	Descrição
app.escalonar(method)	Normaliza dados usando escalonador 'minmax' ou 'standard'.
app.auto_ml(target, type, path)	Pipeline AutoML: encode, split, treino e salvamento do modelo.
app.carregar_ia(path)	Carrega um modelo .pkl pré-treinado na memória.
app.prever(output_col)	Gera previsões usando o modelo carregado.

Casos de Uso:

• Criação rápida de baselines (modelos de referência) para validar hipóteses.
• Previsão de Churn (clientes que vão cancelar) ou Score de Crédito.
• Previsão de demanda de estoque baseada em histórico de vendas.

Exemplo de Aplicação:

# Treinando e usando um modelo de previsão de Churn
(Sanice("telecom_churn.csv")
    .escalonar("minmax")
    .auto_ml(alvo="churn", tipo="classificacao", salvar_modelo="meu_ia.pkl")
)

# ... Em outro script, carregando e prevendo:
(Sanice("novos_clientes.csv")
    .carregar_ia("meu_ia.pkl")
    .prever(output_col="probabilidade_churn")
)

5. Exportação e Deploy

Comando	Descrição
app.salvar(path)	Exporta dados para .csv, .xlsx ou .parquet.
app.exportar_sql(url, table)	Envia o dataframe para um banco de dados SQL.
app.servir_api()	Inicia um servidor FastAPI para servir previsões.

Casos de Uso:

• Exportação de dados tratados para ferramentas de BI como Power BI.
• Criação instantânea de microserviços de IA para integração com Apps.
• Persistência de dados limpos em bancos relacionais (PostgreSQL/MySQL).

Exemplo de Aplicação:

# Pipeline final: Limpa -> Salva Parquet -> Vira API
(Sanice("dados_brutos.csv")
    .corrigir_colunas()
    .auto_ml("target", "regressao", "modelo.pkl")
    .salvar("dados_limpos.parquet") # Backup dos dados
    .servir_api()                   # API Online em http://localhost:8000
)

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Multi-language Support / Suporte Multilíngue

Sanice is designed for global people. You can call methods in English, Portuguese, Chinese, or Hindi.
O Sanice foi projetado para equipes globais. Você pode chamar métodos em Inglês, Português, Chinês ou Hindi.

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corrigir_colunas	fix_columns	修正列名	column_sudhare
limpar_texto	clean_text	清洗文本	text_safai
remover_nulos	remove_nulls	移除空值	null_hataye
converter_data	convert_date	转换日期	date_badlo
criar_coluna	create_column	创建列	column_banaye
filtrar	filter_data	过滤数据	filter_kare
ordenar	sort_data	排序数据	sort_kare
unir	join_data	合并数据	jode
plotar	plot_chart	绘制图表	graph_banaye
resumo_estatistico	stats_summary	统计摘要	stats_dekhe
salvar	save_file	保存文件	save_kare
auto_ml	train_automl	自动训练	automl_kare
carregar_ia	load_ai	加载模型	ai_load_kare
prever	predict	预测	bhavishya_bataye
ver	view	查看	dekhe
ajuda	help	帮助	madad
agrupar	group_by	分组	samuh_banaye
tabela_dinamica	pivot_table	透视表	pivot_table
exportar_sql	export_sql	导出SQL	sql_export
matriz_correlacao	correlation_matrix	相关矩阵	sambandh_matrix
tratar_outliers	handle_outliers	处理异常值	outliers_hataye
escalonar	scale_data	数据缩放	scale_kare
servir_api	serve_api	启动API	api_chalu_kare
transformar	transform	数据转换	badlav_kare

Licença

Este projeto está licenciado sob a Apache License, Version 2.0. Consulte a LICENSE para obter detalhes.

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