Metadata-Version: 2.4
Name: csv-parser-utils
Version: 0.0.1
Summary: Um pacote para manipular dados de arquivos CSV, usando pandas.
Home-page: https://github.com/gallothiago/csv-parser-utils
Author: Thiago Gallo
Author-email: gallothiago2013@gmail.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: seaborn
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Dynamic: requires-dist
Dynamic: requires-python
Dynamic: summary

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.

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# Como Usar
O pacote oferece funções para realizar tarefas comuns de análise de dados.

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Instalação
Você pode instalar o pacote diretamente do PyPI usando o pip:

Bash

pip install csv-parser-utils

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# 1. Análise Estatística
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

# Supondo que você tenha um arquivo chamado 'meus_dados.csv'
# com colunas como 'Idade' e 'Pontuacao'
caminho_arquivo = 'meus_dados.csv'

# Contar o número de linhas de dados no arquivo
num_linhas = contar_linhas(caminho_arquivo)
print(f"O arquivo tem {num_linhas} linhas de dados.")

# Calcular a média de uma coluna
media_pontuacao = calcular_media_coluna(caminho_arquivo, 'Pontuacao')
print(f"A média da coluna 'Pontuacao' é: {media_pontuacao:.2f}")

# Obter um resumo estatístico completo de uma coluna
resumo_estatistico = obter_resumo_estatistico(caminho_arquivo, 'Pontuacao')
print("\nResumo Estatístico da coluna 'Pontuacao':")
print(resumo_estatistico)

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# 2. Visualização de Dados
Crie e salve visualizações de dados para entender melhor a distribuição dos seus dados.

Python

from csv_parser_utils.main import plotar_histograma

# Gerar um histograma da coluna 'Pontuacao' e salvar como imagem
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}'")

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# Funções Disponíveis
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).

