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Module PySHS - Faciliter le traitement statistique en SHS

Project description

Bibliothèque PySHS

La bibliothèque PySHS a pour but de réunir des outils utiles à un public de praticiens des sciences humaines et sociales francophones pour traiter des données. Elle a pour but de s'enrichir progressivement pour permettre à Python de devenir une alternative (réaliste) à R avec des fonctions facilement utilisable sur les opérations habituelles.

La version actuelle est la 0.1.8

Contenu

Traiter des données d'enquête par questionnaire

  • Description d'un tableau de données
  • Tri à plat et tableau croisé avec pondération
  • Tableau croisant une variable dépendante avec une série de variables indépendantes, avec pondération
  • Wrapper pour la régression logistique binomiale pondérée

Installation

:warning: PySHS est uniquement compatible avec Python 3

:warning: La bibliothèque est encore en construction donc des changements peuvent arriver vite. Pensez à la mettre à jour, le nom des fonctions change encore.

Via PyPI

$ pip install pyshs

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

Autres utilisations

Voir le Notebook Exemple PySHS.ipynb

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Source Distribution

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Algorithm Hash digest
SHA256 86d55530ea2ccd204b56acc94653decc2dd4f3423dd20d1adfc060d0b75d353c
MD5 067d4ad69ec93859e385540a3afbf8b9
BLAKE2b-256 ff041e5e24837f0afca553bc38890495d2ab3a36ad9671c6efa81dd2878a8858

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Hashes for pyshs-0.1.11-py2.py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 e55aa51136e008b6e040bb0144018f07382da1a6e194b99541b176313680831e
MD5 5e343708d26a7157f89358aac9124872
BLAKE2b-256 da43fafa8b4fd832c3bbb75e74a23a445506abddc65576602491fe4191809127

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