Description:

prettydata 0.1

General Info and Manipulator Classes
Description
This Python module provides two classes, GeneralInfo and Manipulator, for data preprocessing tasks using the Pandas library. These classes offer functionalities to obtain general information about a DataFrame and perform various manipulations on it.
GeneralInfo Class
The GeneralInfo class contains methods to retrieve general information about a DataFrame such as head and tail, descriptive statistics, information about duplicates and null values, and processing object data types.
Methods

head_and_tail(): Displays the head and tail of the DataFrame.
describe_and_info(): Provides information using the describe() and info() methods of Pandas.
duplicated_and_null(): Identifies duplicated data and null values in the DataFrame.
object_processor(): Processes object data types, including finding index max and min values, unique values, and value counts.
report_general_info(): Executes all the above methods to provide a comprehensive report on the DataFrame.

Manipulator Class
The Manipulator class inherits from the GeneralInfo class and extends its functionalities by including operations for data manipulation such as regex-based selection and datetime parsing.
Methods

select_w_regex(only_numbers, only_strings, specific, s_parameter, value): Selects either strings or numbers from the DataFrame using regular expressions. Can also perform specific regex-based replacements.
datetime_parser(column_name, as_index, parse_and_sep): Parses datetime values in a specified column and optionally sets them as the index or separates them into year, month, and day columns.
search_string(column_name, keywords, method): Searches for strings containing specified keywords in a given column using the str.contains method.


Now, let's create the Turkish version:

General Info ve Manipulator Sınıfları
Açıklama
Bu Python modülü, Pandas kütüphanesini kullanarak veri ön işleme görevleri için iki sınıf sağlar: GeneralInfo ve Manipulator. Bu sınıflar, bir DataFrame hakkında genel bilgileri almak ve çeşitli manipülasyonlar yapmak için işlevsellikler sunar.
GeneralInfo Sınıfı
GeneralInfo sınıfı, DataFrame hakkında genel bilgileri almak için baş ve kuyruk, açıklayıcı istatistikler, çoğaltılmış veriler ve boş değerler hakkında bilgileri alma ve nesne veri tiplerini işleme gibi yöntemler içerir.
Yöntemler

head_and_tail(): DataFrame'in başını ve kuyruğunu görüntüler.
describe_and_info(): Pandas'ın describe() ve info() yöntemlerini kullanarak bilgi sağlar.
duplicated_and_null(): DataFrame'deki çoğaltılmış verileri ve boş değerleri belirler.
object_processor(): Nesne veri tiplerini işler, en büyük ve en küçük dizin değerlerini, benzersiz değerleri ve değer sayılarını bulur.
report_general_info(): Yukarıdaki tüm yöntemleri yürüterek DataFrame hakkında kapsamlı bir rapor sağlar.

Manipulator Sınıfı
Manipulator sınıfı, GeneralInfo sınıfından miras alır ve regex tabanlı seçim ve tarih zamanı ayrıştırma gibi veri manipülasyonları için işlevselliğini genişletir.
Yöntemler

select_w_regex(only_numbers, only_strings, specific, s_parameter, value): DataFrame'den yalnızca dize veya sayıları seçer ve düzenli ifadeler kullanır. Belirli bir regex tabanlı değiştirme yapabilir.
datetime_parser(column_name, as_index, parse_and_sep): Belirtilen sütundaki tarih saat değerlerini ayrıştırır ve isteğe bağlı olarak bunları dizin olarak ayarlar veya yıl, ay ve gün sütunlarına ayırır.
search_string(column_name, keywords, method): Belirtilen sütunda belirtilen anahtar kelimeleri içeren dizeleri arar, str.contains yöntemini kullanır.



EDA Class
The EDA (Exploratory Data Analysis) class is designed to facilitate the initial exploration of your data. This class is equipped with various methods to perform one-by-one analysis, bivariate analysis, and plotting operations.
Features


Desktop Finder

Method: find_system_desktop()
Description: This method finds the desktop path of the system where the code is executed.



One-by-One Countplots

Method: one_by_one_countplots()
Description: Generates countplots for each column in the DataFrame and saves the plots on the desktop.



One-by-One Histplots

Method: one_by_one_histplot()
Description: Generates histogram plots for each column in the DataFrame and saves the plots on the desktop.



Bivariate Analysis

Method: bivariate_analysis(x: str)
Description: Performs bivariate analysis including bar plots and regression plots for correlation analysis.



Correlation Analyzer

Method: corr_analyzer()
Description: Analyzes correlation among numeric columns in the DataFrame and generates a correlation heatmap.



General EDA Report

Method: give_eda_report(x: str)
Description: Runs all the methods in the class to generate a comprehensive EDA report including countplots, histplots, bivariate analysis, and correlation analysis.



Usage
Instantiate the Eda class with your DataFrame, and then call the desired method(s) to perform exploratory data analysis.

EDA Sınıfı
EDA (Keşifsel Veri Analizi) sınıfı, verilerinizin başlangıç keşfini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Bu sınıf, tek tek analiz, iki değişkenli analiz ve çizim işlemleri gerçekleştirmek için çeşitli yöntemlerle donatılmıştır.
Özellikler


Masaüstü Bulucu

Metod: find_system_desktop()
Açıklama: Bu metod, kodun çalıştığı sistemin masaüstü yolunu bulur.



Tek Tek Sayım Grafikleri

Metod: one_by_one_countplots()
Açıklama: DataFrame'deki her sütun için sayım grafikleri oluşturur ve grafikleri masaüstüne kaydeder.



Tek Tek Histogram Grafikleri

Metod: one_by_one_histplot()
Açıklama: DataFrame'deki her sütun için histogram grafikleri oluşturur ve grafikleri masaüstüne kaydeder.



Ä°ki DeÄŸiÅŸkenli Analiz

Metod: bivariate_analysis(x: str)
Açıklama: Korelasyon analizi için çubuk grafikler ve regresyon grafikleri de dahil olmak üzere iki değişkenli analiz yapar.



Korelasyon Analizcisi

Metod: corr_analyzer()
Açıklama: DataFrame'deki sayısal sütunlar arasındaki korelasyonu analiz eder ve bir korelasyon ısı haritası oluşturur.



Genel EDA Raporu

Metod: give_eda_report(x: str)
Açıklama: Sınıftaki tüm metodları çalıştırarak, sayım grafikleri, histogram grafikleri, iki değişkenli analiz ve korelasyon analizi içeren kapsamlı bir EDA raporu oluşturur.



Kullanım
Eda sınıfını DataFrame'inizle birlikte başlatın ve ardından keşifsel veri analizi yapmak için istenen metod(lar)ı çağırın.

License

For personal and professional use. You cannot resell or redistribute these repositories in their original state.

Share

• Share on Facebook
• Share on Twitter