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.
Contenu
Traiter des données d'enquête par questionnaire
- Tri à plat et tableau croisé avec pondération
- Tableau croisant une variable dépendante avec une série de variables indépendantes
Installation
:warning: PySHS est uniquement compatible avec Python 3.
Via PyPI
$ pip install pyshs
Exemples
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 |
Tableau croisé d'une variable qualitative pondérée
>> import pyshs
>> data = pd.read_excel("enquete.xlsx")
>> pyshs.tableau_croise(data,"age","sexe","weight")
| age | female | male | All |
|---|---|---|---|
| [0-25[ | 158.9 (61.0%) | 101.5 (39.0%) | 260.4 |
| [25-45[ | 370.7 (50.7%) | 360.4 (49.3%) | 731.1 |
| [45-65[ | 372.7 (49.4%) | 382.4 (50.6%) | 755.1 |
| [65+ | 127.2 (49.6%) | 129.2 (50.4%) | 256.4 |
| All | 1029.5 | 973.5 | 2003 |
Tableau croisant une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes
>> import pyshs
>> data = pd.read_excel("enquete.xlsx")
>> var_indep = {"sexe":"Genre","age":"Age","zones":"Lieu d'habitation"}
>> pyshs.tableau_croise_multiple(data,"confiance_scientifiques",var_indep,"weight")
| 1 - Oui | 2 - Non | Total | |
|---|---|---|---|
| Femmes | 899.2 (87.3%) | 130.3 (12.7%) | 1029.5 (51.4 %) |
| Hommes | 867.6 (89.1%) | 105.9 (10.9%) | 973.5 (48.6 %) |
| Age [0-25[ | 231.5 (88.9%) | 28.9 (11.1%) | 260.4 (13.0 %) |
| Age [25-45[ | 640.9 (87.7%) | 90.2 (12.3%) | 731.1 (36.5 %) |
| Age [45-65[ | 662.9 (87.8%) | 92.2 (12.2%) | 755.1 (37.7 %) |
| Age [65+ | 231.5 (90.3%) | 24.9 (9.7%) | 256.4 (12.8 %) |
| Lieu d'habitation: Paris | 261.0 (89.7%) | 29.9 (10.3%) | 290.8 (14.5 %) |
| Lieu d'habitation: Rural | 391.6 (87.3%) | 57.0 (12.7%) | 448.7 (22.4 %) |
| Lieu d'habitation: Urban <100k | 277.0 (86.6%) | 43.0 (13.4%) | 320.1 (16.0 %) |
| Lieu d'habitation: Urban <20k | 182.1 (84.5%) | 33.5 (15.5%) | 215.6 (10.8 %) |
| Lieu d'habitation: Urban >100k | 655.1 (90.0%) | 72.7 (10.0%) | 727.8 (36.3 %) |
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 | e8cc870ec42e6868a54b40f8136a43fe2f8f48bd716bbda52a3b5d9113447d66 |
|
| MD5 | 82dd3e1eac8c4fd109b4730f3a8534e7 |
|
| BLAKE2b-256 | 49b0257a38ea8b7186cb9a326acd40f02288b3a2ecefa403317319373a6418ad |
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- Tags: Python 3
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 | a7216760fd9e7eb34ffd8f6548587842c42b82ccca82ae914cd5cca6b9833069 |
|
| MD5 | 1082af2b87321588a302e4ac84fa9a98 |
|
| BLAKE2b-256 | b31faa8b7349fe40f47e9c2c7d42424cee25f7b6cbc9fd5714112aa12dcc80c1 |
