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Tools for Repetitive Data Analysis

Project description

TORDA

  • TOols for Repetitive Data Analysis
  • 분석 업무 진행 시, 반복해서 수행하게 되는 작업들을 모듈화 하기 위한 패키지입니다.

현재 존재하는 함수

visualization class

  • Parameters:
    • dataset : list of pandas series or numpy ndarray
      • pandas series, 혹은 numpy ndarray를 원소로 가지는 리스트를 할당.
  • 사용 예시:
from torda.visualization import distribution as vd
vd = vd(dataset=[np.random.randn(1000), np.random.randn(1000)+2])

plot_histogram_kde(names, title, height, width, kernel = 'gaussian', bandwidth = None, bins = 10, opacity = 0.75, colors = None, display_quantiles = {'n_list':False, 'line_dash':'dash'}, display_maxinum_peak_density = {'use':False, 'line_dash':'dot'}, display_mean = {'use':False, 'line_dash':'dot'})

  • Parameters:
    • names : list of string
      • dataset 리스트 내 각 데이터의 이름.
    • title : string
      • 플롯의 제목.
    • height : int
      • 플롯의 높이.
    • width : int
      • 플롯의 폭.
    • kernel : {'gaussian', 'epanechnikov'}, default = 'gaussian'
      • KDE 진행 시 어떤 kernel function을 사용할 지 선택.
    • bandwidth : float, default = None
      • KDE 진행 시 bandwidth를 수동으로 선택하고 싶을 경우 숫자를 할당
    • bins : int, default = 10
      • 히스토그램의 bin 숫자.
    • opacity : float, default = 0.75
      • 히스토그램의 투명도.
    • colors : list of string, default = None
      • 데이터별 색.
    • display_quantiles : dictionary, default = {'n_list':False, 'line_dash':'dash'}
      • n_list에 정수 리스트를 할당하면, 해당하는 백분위수를 horizontal line으로 출력한다.
      • line_dash에는 아래와 같은 문자열들이 할당될 수 있다.
        • ['solid', 'dot', 'dash', 'longdash', 'dashdot', 'longdashdot']
        • '5px 10px 2px 2px', '5, 10, 2, 2', '10% 20% 40%'...
          • 선분의 형태를 조절할 수 있다.
    • display_maxinum_peak_density : dictionary, default = {'use':False, 'line_dash':'dot'}
      • True일 경우, KDE 결과에서 가장 밀도가 높은 peak를 점선으로 표시.
      • line_dash에는 아래와 같은 문자열들이 할당될 수 있다.
        • ['solid', 'dot', 'dash', 'longdash', 'dashdot', 'longdashdot']
        • '5px 10px 2px 2px', '5, 10, 2, 2', '10% 20% 40%'...
          • 선분의 형태를 조절할 수 있다.
    • display_mean : dictionary, default = {'use':False, 'line_dash':'dot'}
      • True일 경우, 평균 값을 점선으로 표시.
      • line_dash에는 아래와 같은 문자열들이 할당될 수 있다.
        • ['solid', 'dot', 'dash', 'longdash', 'dashdot', 'longdashdot']
        • '5px 10px 2px 2px', '5, 10, 2, 2', '10% 20% 40%'...
          • 선분의 형태를 조절할 수 있다.

plot_box(names, title, height, width, colors = None)

  • Parameters:
    • names : list of string
      • dataset 리스트 내 각 데이터의 이름.
    • title : string
      • 플롯의 제목.
    • height : int
      • 플롯의 높이.
    • width : int
      • 플롯의 폭.
    • colors : list of string, default = None
      • 데이터별 색.

사용 예시

import pandas as pd
import numpy as np
from torda.visualization import distribution as vd

vd = vd(dataset=[np.random.randn(1000), np.random.randn(1000)+2])
vd.plot_histogram_kde(
    names=['Sample A', 'Sample B']
  , title='test_title'
  , height=600, width=1200, bins=60, opacity=0.5
  , display_quantiles={'n_list':[50], 'line_dash':'dash'}
  , display_maxinum_peak_density={'use':True, 'line_dash':'solid'}
  , display_mean={'use':True, 'line_dash':'5px 10px 2px 2px'}
  , kernel = 'gaussian'
).show()
vd.plot_box(
    names=['Sample A', 'Sample B']
  , title='test_title'
  , height=600, width=1200
).show()

Project details


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Source Distribution

torda-0.1.6.3.tar.gz (6.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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torda-0.1.6.3-py3-none-any.whl (6.6 kB view details)

Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 7765b473a3284b6c343f71d72b5145fac3795bf718fb1f22106e8c6998096a38
MD5 a359d1a614fd177799b4856ab146716a
BLAKE2b-256 98ca709f007db4882748994f3dfa51023e3ae6377b817d6579ab523ee07fc570

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MD5 75c0e975377e12c744f277765a6748e3
BLAKE2b-256 a20c4c9433c992c64f0e81a197556efba11032e9f2ed37f1d5b1c23ae9e19c44

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