Metadata-Version: 2.1
Name: torda
Version: 0.1.4
Summary: Tools for Repetitive Data Analysis
Home-page: https://github.com/limyj0708/TORDA
Author: limyj0708
Author-email: limyj0708@gmail.com
License: MIT
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: plotly
Requires-Dist: scipy
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: numpy

# TORDA
- TOols for Repetitive Data Analysis
- 분석 업무 진행 시, 반복해서 수행하게 되는 작업들을 모듈화 하기 위한 패키지입니다.

## 현재 존재하는 함수
### visualization class
- Parameters:
    - dataset : list of pandas series or numpy ndarray
        - pandas series, 혹은 numpy ndarray를 원소로 가지는 리스트를 할당.
- 사용 예시:
```python
from torda.visualization import distribution as vd
vd = vd(dataset=[np.random.randn(1000), np.random.randn(1000)+2])
```

#### plot_histogram_kde(names, title, height, width, kernel = 'gaussian', bins = 10, opacity = 0.75, colors = None, display_quantiles = False, display_maxinum_likelihood = False, display_mean = False)
- Parameters:
    - names : list of string
        - dataset 리스트 내 각 데이터의 이름.
    - title : string
        - 플롯의 제목.
    - height : int
        - 플롯의 높이.
    - width : int
        - 플롯의 폭.
    - kernel : {'gaussian', 'epanechnikov'}, default = 'gaussian'
        - KDE 진행 시 어떤 kernel function을 사용할 지 선택.
    - bins : int, default = 10
        - 히스토그램의 bin 숫자.
    - opacity : float, default = 0.75
        - 히스토그램의 투명도.
    - colors : list of string, default = None
        - 데이터별 색.
    - display_quantiles : list of int, default = None
        - 정수 리스트를 할당하면, 해당하는 백분위수를 점선으로 표시한다.
    - display_maxinum_peak_density : boolean, default = False
        -  True일 경우, KDE 결과에서 가장 밀도가 높은 peak를 점선으로 표시.
    - display_mean : boolean, default = False
        - True일 경우, 평균 값을 점선으로 표시.

#### plot_box(names, title, height, width, colors = None)
- Parameters:
    - names : list of string
        - dataset 리스트 내 각 데이터의 이름.
    - title : string
        - 플롯의 제목.
    - height : int
        - 플롯의 높이.
    - width : int
        - 플롯의 폭.
    - colors : list of string, default = None
        - 데이터별 색.

## 사용 예시
```Python
import pandas as pd
import numpy as np
from torda.visualization import distribution as vd

vd = vd(dataset=[np.random.randn(1000), np.random.randn(1000)+2])
vd.plot_histogram_kde(
    names=['Sample A', 'Sample B']
  , title='test_title'
  , height=600, width=1200, bins=60, opacity=0.5
  , display_quantiles=[50], display_maxinum_likelihood=True, display_mean=True
  , kernel = 'gaussian'
)
vd.plot_box(
    names=['Sample A', 'Sample B']
  , title='test_title'
  , height=600, width=1200
)
```
