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PySHS - Faciliter le traitement de données de questionnaires en SHS

Project description

Bibliothèque PySHS

La bibliothèque PySHS a pour but de faciliter l'analyse de données de questionnaire en sciences humaines et sociales pour les francophones avec Python.

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 0.2.3

Contenu

Traiter des données issues d'enquêtes par questionnaires (avec pondération)

  • Description d'un tableau de données
  • Tri à plat et tableau(x) croisé(s) avec pondération
  • Régression logistique facilitée

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 --upgrade

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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Source Distribution

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Uploaded Python 2 Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 7648b15f791a1afc1f8b5d69da868759d9618096b500f28f5e012bf1e3a35f3e
MD5 211787f447f4a81ab6550a39408301d6
BLAKE2b-256 2c9b969f08a7b84c008689e759723369100e0d970c8124b751d408f1f138b3e0

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Hashes for pyshs-0.2.3-py2.py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 54c151ebcab78864aa8f6d062dfec11aea448a19834af44a697bb83fa78337b5
MD5 9024ea3f15823a803950a31234aa2ba1
BLAKE2b-256 bf285813ac11c8d3432f45283cc59a0820526f27be0d2c8e55925e87a3fb08ea

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