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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 0.3.5

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
  • Sauvegarde Excel de tableaux
  • Importation de la fonction catdes de FactoMineR (association variable catégorielle/autres variables)

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 qui montre l'utilisation des fonctions.

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Algorithm Hash digest
SHA256 6c0e6b5ae178427bc06495a58cf1f5a8ca53f7ee54f212e87018cf80d5863b0f
MD5 4561039e85a6b3de55ead5ae89d48273
BLAKE2b-256 ccad98bcc0518f62ad0e12eab7ff83691c228fa11d647cf156a3831e7b4fed62

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SHA256 a86f2e6ec2441ffa319e130938fd3684ca550d8bbe704734d10b541ce4d7ed28
MD5 093651e5fa76ad691767c60a4b0cb542
BLAKE2b-256 99fd67a7d607a4230cdd567b1e5cb8503d6dd62ff6a6b03d044f94cdf001a704

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