Metadata-Version: 2.1
Name: pyshs
Version: 0.3.9
Summary: PySHS - Faciliter le traitement de données de questionnaires en SHS
Home-page: https://github.com/emilienschultz/pyshs-bib
Author: Emilien Schultz
Author-email: emilien.schultz@gmail.com
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: numpy
Requires-Dist: statsmodels
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: plotly
Requires-Dist: regex
Requires-Dist: openpyxl
Requires-Dist: samplics
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: seaborn
Requires-Dist: adjustText

# PySHS : traitement de données en sciences sociales avec Python

La bibliothèque PySHS a pour but de faciliter l'analyse de données avec Python de questionnaire en sciences humaines et sociales pour les francophones.

Elle vise à combler (partiellement) le manque de fonctions de traitement de données en Python pour les enquêtes par questionnaires, notamment en comparaison avec R.

## Contenu

### Traiter des données issues d'enquêtes par questionnaires (avec pondération)

- Description d'un tableau de données
- Tri à plat et tableau(x) croisé(s) avec pondération
- Régression logistique sous forme d'un tableau simple
- Sauvegarde en format tableur de tableaux
- Importation de la fonction `catdes` de FactoMineR (association variable catégorielle/autres variables)
- Visualisation statique d'une ACM de Prince

N'hésitez pas à compléter :) 

## Installation

### Avec pip

```sh
$ pip install pyshs --upgrade
```

### Version de développement

```sh
$ git clone https://github.com/emilienschultz/pyshs-bib.git
$ cd pyshs
$ pip install -e .
```

## Utilisation

### Tri à plat d'une variable qualitative pondérée

```python
>> import pyshs
>> data = pd.read_excel("enquete.xlsx")
>> pyshs.tri_a_plat(data,"age","weight")
```

| age     |   Effectif redressé |   Pourcentage (%) |
|:--------|--------------------:|------------------:|
| [0-25[  |               260.4 |              13.0 |
| [25-45[ |               731.1 |              36.5 |
| [45-65[ |               755.1 |              37.7 |
| [65+    |               256.4 |              12.8 |
| Total   |                2003 |               100 |


### Autres utilisations

Voir le Notebook **Exemple PySHS.ipynb** pour voir les fonctions disponibles.

