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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 utilisables sur les opérations habituelles.

La version actuelle est la 0.1.14

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
Total 2003 100

Autres utilisations

Voir le Notebook Exemple PySHS.ipynb

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Algorithm Hash digest
SHA256 98fb7adc8891be83bf3019f71eb9f399e1b1e8f1c2e0a17e937f547e15036a3e
MD5 a2294908c9656fa8f755517ed3c3198b
BLAKE2b-256 46b845abdba4d7d98850f11ef9b49bfc8d4e71fb3fff37d915ee7ddf98f56fd6

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Algorithm Hash digest
SHA256 d2749d3736f769558b5ba9ded874504fa9339cc208d5f7c5a63264d62059eccf
MD5 c20f0287ad8208326df4edb3a5adf89a
BLAKE2b-256 d3a9d636543b21351d0e858df2b89238a6ad4bf7a2c1b85a64b5f1644f32028c

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