Metadata-Version: 2.1
Name: datalib-isimm
Version: 0.1.0
Summary: Une bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse de données
Home-page: https://github.com/username/datalib
Author: Yassine Saidane
Author-email: yassinesaidane003@gmail.com
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy>=1.20.0
Requires-Dist: pandas>=1.3.0
Requires-Dist: matplotlib>=3.4.0
Requires-Dist: scikit-learn>=0.24.0
Requires-Dist: scipy>=1.7.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=6.0; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest-cov>=2.0; extra == "dev"
Requires-Dist: black>=21.0; extra == "dev"
Requires-Dist: isort>=5.0; extra == "dev"
Requires-Dist: flake8>=3.9; extra == "dev"
Requires-Dist: sphinx>=4.0; extra == "dev"

# DataLib

DataLib est une bibliothÃ¨que Python conÃ§ue pour simplifier la manipulation et l'analyse de donnÃ©es.

## Installation

```bash
pip install datalib
```

## FonctionnalitÃ©s principales

- Manipulation de donnÃ©es
  - Chargement et traitement des fichiers CSV
  - Transformation des donnÃ©es (normalisation, gestion des valeurs manquantes)
- Statistiques
  - Calculs statistiques de base (moyenne, mÃ©diane, mode, Ã©cart-type)
  - Tests statistiques simples
- Visualisation
  - Graphiques simples (barres, histogrammes, nuages de points)
  - Visualisations avancÃ©es (matrices de corrÃ©lation)
- Analyse avancÃ©e
  - ModÃ¨les de rÃ©gression
  - Classification supervisÃ©e
  - MÃ©thodes non supervisÃ©es

## Exemple d'utilisation

```python
from datalib.data import loader, transformer
from datalib.stats import basic
from datalib.viz import basic as viz

# Charger des donnÃ©es
data_loader = loader.DataLoader()
df = data_loader.read_csv("donnees.csv")

# Transformer les donnÃ©es
data_transformer = transformer.DataTransformer()
df_normalized = data_transformer.normalize(df["colonne"])
df_clean = data_transformer.handle_missing_values(df)

# Calculer des statistiques
stats = basic.BasicStats()
moyenne = stats.mean(df["colonne"])
correlation = stats.correlation(df["colonne1"], df["colonne2"])

# CrÃ©er des visualisations
plots = viz.BasicPlots()
plots.histogram(df["colonne"], title="Distribution des valeurs")
plots.scatter_plot(df["colonne1"], df["colonne2"], title="Relation entre variables")
```

## Documentation

La documentation complÃ¨te est disponible sur [Read the Docs](https://datalib.readthedocs.io/).

## Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Voici comment contribuer :

1. Forkez le projet
2. CrÃ©ez votre branche de fonctionnalitÃ© (`git checkout -b feature/ma-fonctionnalite`)
3. Committez vos changements (`git commit -m 'Ajout de ma fonctionnalitÃ©'`)
4. Poussez vers la branche (`git push origin feature/ma-fonctionnalite`)
5. Ouvrez une Pull Request

## Tests

Pour exÃ©cuter les tests :

```bash
pytest tests/
```

## Licence

Ce projet est sous licence MIT.

