csv-parser-utils Um pacote Python simples e eficiente para análise e visualização de dados de arquivos CSV, utilizando o poder do Pandas e Seaborn.
O pacote oferece funções para realizar tarefas comuns de análise de dados.
Instalação Você pode instalar o pacote diretamente do PyPI usando o pip:
Bash
pip install csv-parser-utils
Importe as funções e use-as para obter informações sobre seus dados.
Python
from csv_parser_utils.main import contar_linhas, calcular_media_coluna, obter_resumo_estatistico import pandas as pd
caminho_arquivo = 'meus_dados.csv'
num_linhas = contar_linhas(caminho_arquivo) print(f"O arquivo tem {num_linhas} linhas de dados.")
media_pontuacao = calcular_media_coluna(caminho_arquivo, 'Pontuacao') print(f"A média da coluna 'Pontuacao' é: {media_pontuacao:.2f}")
resumo_estatistico = obter_resumo_estatistico(caminho_arquivo, 'Pontuacao') print("\nResumo Estatístico da coluna 'Pontuacao':") print(resumo_estatistico)
Crie e salve visualizações de dados para entender melhor a distribuição dos seus dados.
Python
from csv_parser_utils.main import plotar_histograma
caminho_arquivo = 'meus_dados.csv' caminho_saida_imagem = 'distribuicao_pontuacao.png'
plotar_histograma(caminho_arquivo, 'Pontuacao', caminho_saida_imagem) print(f"O histograma foi salvo em '{caminho_saida_imagem}'")
contar_linhas(caminho_arquivo): Retorna o número de linhas em um arquivo CSV.
calcular_media_coluna(caminho_arquivo, nome_coluna): Calcula a média de uma coluna numérica.
obter_resumo_estatistico(caminho_arquivo, nome_coluna): Retorna um resumo estatístico (média, desvio padrão, etc.) usando o pandas.describe().
plotar_histograma(caminho_arquivo, nome_coluna, caminho_saida): Cria um histograma para uma coluna numérica e o salva como um arquivo de imagem (.png).