# msmthx
Pacote para manipulação, limpeza e visualização de dados na sua versão (0.1.0)
# msmthx
**ms_toolkit** é uma biblioteca Python leve e modular projetada para facilitar tarefas comuns no tratamento, limpeza, visualização e análise de dados. Este pacote oferece funções para carregar arquivos CSV, limpar dados, visualizar correlações e calcular estatísticas como média, mediana e moda, tudo em módulos bem organizados.
## Instalação
Para instalar a biblioteca, basta clonar este repositório ou usar o `pip` diretamente:
git clone https://github.com/usuario/ms_toolkit.git
##
# Ou, se você preferir, instale com pip (assumindo que o pacote foi publicado no PyPI):
- pip install msmthx
## Funcionalidades
1. Carregamento de Dados
O módulo msdt fornece funções para carregar e manipular dados de arquivos CSV.
# Funções:
- ld(): Carrega um arquivo CSV para um DataFrame.
from msmthx import ld
df = ld('arquivo.csv', sep=';')
##
# 2. Limpeza de Dados
- O módulo **msclg** oferece funções para tratar dados ausentes, duplicados e formatar as colunas.
## Funções:
dmv(): Remove valores ausentes de um DataFrame.
dr(): Remove valores duplicados de um DataFrame.
scn(): Padroniza os nomes das colunas (minúsculas e sem espaços).
from msmthx import dmv, dr, scn
df_cleaned = dmv(df)
df_no_duplicates = dr(df_cleaned)
df_standardized = scn(df_no_duplicates)
##
# 3. Visualização de Dados
O módulo msvzt oferece uma função para gerar mapas de calor das correlações entre colunas de um DataFrame.
Função:
pltch(): Plota um mapa de calor da correlação entre as colunas numéricas do DataFrame.
from msmthx import pltch
pltch(df)
##
# 4. Operações Estatísticas
O módulo msmt oferece funções para calcular a média, mediana e moda de listas ou arrays.
Funções:
msn(): Calcula a média.
mdn(): Calcula a mediana.
modc(): Calcula a moda.
##
from msmthx import msn, mdn, modc
data = [1, 2, 2, 3, 4, 5]
media = msn(data)
mediana = mdn(data)
moda = modc(data)
print(f"Média: {media}")
print(f"Mediana: {mediana}")
print(f"Moda: {moda}")
##
# Testes
Para garantir que tudo esteja funcionando corretamente, você pode executar testes diretamente em seu Jupyter Notebook ou no Python:
from msmthx import ld, dmv, pltch, msn, mdn, modc
# Teste de carregamento de CSV
df = ld('dados.csv', sep=';')
# Teste de limpeza de dados
df_cleaned = dmv(df)
df_no_duplicates = dr(df_cleaned)
# Teste de visualização de correlação
pltch(df)
# Teste de operações estatísticas
data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5]
media = msn(data)
mediana = mdn(data)
moda = modc(data)
print(f"Média: {media}")
print(f"Mediana: {mediana}")
print(f"Moda: {moda}")
##
## Contribuição
Contribuições são bem-vindas! Se você deseja contribuir para este projeto, siga os passos abaixo:
Faça um fork deste repositório.
Crie uma nova branch (git checkout -b minha-feature).
Faça suas alterações e adicione os arquivos (git add .).
Faça o commit das suas alterações (git commit -m 'Adicionando uma nova feature').
Envie para o repositório remoto (git push origin minha-feature).
Abra um Pull Request.
Licença
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT .
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