Metadata-Version: 2.4
Name: libreriaclases
Version: 2.4
Summary: Libreria preproceso
Project-URL: Homepage, https://github.com/uxueballarin/PBLgrupo6
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/uxueballarin/PBLgrupo6/issues
Author-email: uxueballarin <uxue.ballarin@alumni.mondragon.edu>
License: MIT License
        
        Copyright (c) 2025 uxueballarin
        
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        SOFTWARE.
License-File: LICENSE
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown

HEAD
# PBLgrupo6
# Libreria preproceso PBL grupo 6

### Prerequisitos

Se requiere las siguientes librerias:
 - numpy
 - pandas
 - scipy
 - sys
 - time

### Como usar

Estos son tus pasos a seguir para hacer tu limpieza de dataset:

1. Introduce tu ruta en la clase. --> ex:  Variable = libreria.DataAnalisis(ruta).
2. Lee tus datos con pandas:
- CSV: usa la función Variable.csv().
- Excel: usa la función Variable.excel().
3. Inicia la limpieza del dataset usando el método Variable.analisis().

Si quieres ver esta información mientras ejecutas usa la función Varable.info().

Extra: se pueden cambiar los siguientes criterios de anlalisis;

- variable 1 = Porcentaje de datos vacios para recomendar borrar columna (0.3 por defecto).
- variable 2 = Desplazamiento de la distribución normal para asumir distribución sesgada (0.05 por defecto).
Para ello crear un fichero 'valores.txt' con los valores separados con comas. Ejemplo: '0.3,0.05'

## Ejemplo de código:

import libreriaclases as lb

Data1=lb.DataAnalisis('ejemplo.csv')

Data1.csv()

Data1.analizar()
231ae43 (Primer commit)
