unblind 0.0.6

Unblind is a Python package to create data visualizations from data of the Plataforma Digital Nacional, Sistema Nacional Anticorrupción

Unblind

Protecto para el Datatón anticorrupción 2022 ✨.

Descripción 📄

Librería en Python 🐍 que ayuda en el tratamiento de datos, creación de visualizaciones, y desarrollo de modelos predictivos, para los datos de la Plataforma Digital Nacional. También se creó una página web dinámica con ayuda de streamlit (Véase la rama de streamlit).

Requerimientos para el paquete 📦

• python 3.8+
• python-env

Usa la librería 👀

Para usar esta librería solamente tiene que hacer:

pip install unblind

¡Y Listo! Ahora puedes trabajar con datos de la PDN de manera más clara y sencilla, nos encargamos del procesamiento de datos por ti 😉.

Si eres developer y te interesa aportar, a continuación hay cosas que te interesan.

Estructura de carpetas 📁

A continuación ser verá la estructura de carpetas utilizada en nuestro proyecto así como las descripciones de cada uno de los archivos.

.
├── data
│   └── process_data
├── unblind
│   ├── __init__.py
│   ├── dataviz.py
│   ├── etl.py
│   └── utils.py
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── setup.py

• data: Carpeta que guarda todos los datos que son utilizados para los análisis y graficas.
  • process_data: Los datos de la PDN procesados por nuestro módulo unblind.
• unblind: Carpeta que alberga todo el código y lógica del paquete.
  • dataviz.py: Script donde se encuentra toda la lógica de la visualización de datos para el paquete.
  • etl.py: Script de Python donde está todo lo que tiene que ver con Extracción, Transformación y Carga de los datos para ser utilizados de manera más sencilla y comprensible (sirve mucho para encontrar errores).
  • utils.py: Script que contiene funciones "helpers" que ayudan en la obtención de datos a partir de la API de la PDN.

Setup 🛠

Para poder correr el código del paquete y ser capaz de hacer cambios en él, se necesitará seguir los siguientes pasos.

1. ¡Haz fork al repositorio!

2. Clona tu repositorio (sustituye la URL de abajo por la URL de tu fork)

git clone https://github.com/Dataket/unblind.git

cd unblind

3. Crea un ambiente de trabajo con Python-env

python -m venv venv

y actívalo con

# IOS
source venv/bin/activate

o con conda de la siguiente manera

conda create -n unblind-env

y actívalo con:

conda activate unblind-env

4. Instala las librerías requeridas:

pip install -r requirements.txt

5. Y ahora puedes testear todas estas funcionalidades en un notebook, script o lo que quieras necesites.

Ejemplo de uso 🔎

Vamos a aprender cómo hacer una visualización para el Sistema 2 de la PDN:

1. Importamos la librería y definimos los caminos:

# Se importa el módulo unblind
from unblind import utils, etl, dataviz

# Se define el path de trabajo
working_path = '/working_path/'
root_path = working_path+'data/'
pdn_system = 's2'

2. Descargamos los archivos de los sistemas de la PDN:

# Se descargan los sistemas de la PDN
utils.get_datasets(to_path=root_path)

3. Extraemos y tratamos los datos que nos interesan:

# Se definen las palabras clave que nos interesa tomar del Sistema 2
keywords = ['Procedimiento']

# Se define el objeto de extracción de datos y se realiza la extracción de datos
extraction = etl.FeatureEngineering(pdn_system=pdn_system, root_path=root_path, keywords=keywords, metadata_columns=[])
extraction.extractData('extracted_data')

# Posteriormente se realiza la normalización de la tabla para evitar traer listas o diccionarios dentro de la extracción
extraction.normalizeData('extracted_data', 'normalized')

# Se sustituyen los valores missings por un cero
extraction.missingData(0, 'normalized_data', 'missing_data')

# Se guarda la tabla
extraction.tables['missing_data'].to_csv(root_path+system+'/ut_ug_m_data.csv', index=False) # El nombre es por Un-Tokenized + Un-Grouped + Missing-treated data

4. Creamos la visualización:

# Una vez que ya tenemos guardado el csv tratado, podemos definir la clase de visualizaciones
dataviz = dataviz.DataViz(pdn_system=pdn_system, root_path=root_path)

# Realizamos nuestra primer gráfica
file_path = 'ut_ug_m' # Es el nombre del archivo que guardamos, en al convensión que usamos pero sin el sufijo '_data.csv'
dataviz.createGraph(group_data=[True], file_path=file_path, variables=['tipoProcedimiento_1_clave'])

# Mostramos la gráfica
plt.show()

Quieres contribuir 🤔

Nosotros somos Dataket y nos puedes contactar por medio de los siguientes correos:

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