Metadata-Version: 2.4
Name: data-prueba
Version: 0.1.0
Summary: Paquete de datos en CSV para análisis exploratorio y educativo
Author: Jorge Calle
License-Expression: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/Jorge-Calle234/data_prueba
Project-URL: Repository, https://github.com/Jorge-Calle234/data_prueba
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: pandas
Dynamic: license-file

# Data Prueba

Data Prueba es una librería de Python que contiene archivos CSV para realizar análisis de datos de forma sencilla.

El objetivo de este paquete es permitir que estudiantes, investigadores o personas interesadas en análisis de datos puedan cargar datasets directamente desde Python y usarlos para prácticas, proyectos, informes o investigaciones.

## Instalación

Cuando la librería esté publicada en PyPI, se podrá instalar con:

```bash
pip install data-prueba
```

Mientras todavía esté en GitHub, se podrá instalar con:

```bash
pip install git+https://github.com/Jorge-Calle234/data_prueba.git
```

## Uso

Primero importa la librería:

```python
import data_prueba as dp
```

Para ver los archivos CSV disponibles:

```python
print(dp.listar_archivos())
```

Para cargar un dataset:

```python
df = dp.cargar_csv("clientes_telecom_abandono")
print(df.head())
```

También puedes cargarlo escribiendo el nombre completo del archivo:

```python
df = dp.cargar_csv("clientes_telecom_abandono.csv")
print(df.head())
```

## Datasets incluidos

La librería contiene los siguientes archivos CSV:

- `clientes_telecom_abandono.csv`: datos de clientes de telecomunicaciones para análisis de abandono o churn.
- `datos_meteorologicos.csv`: datos meteorológicos para análisis exploratorio.
- `Iris_v0.csv`: dataset Iris para análisis de clasificación.
- `Sales_paper_dirty.csv`: dataset de ventas con datos sucios para prácticas de limpieza y análisis de datos.

## Ejemplo completo

```python
import data_prueba as dp

# Listar archivos disponibles
archivos = dp.listar_archivos()
print(archivos)

# Cargar un archivo CSV
df = dp.cargar_csv("clientes_telecom_abandono")

# Mostrar las primeras filas
print(df.head())

# Ver información general del dataset
print(df.info())

# Ver estadísticas básicas
print(df.describe())
```

## Requisitos

Esta librería necesita:

- Python 3.9 o superior
- pandas

## Autor

Jorge Calle

## Cita

Si usas este paquete de datos en un trabajo, informe, proyecto o investigación, por favor cita:

Calle, J. (2026). *Data Prueba*, versión 0.1.0.

## Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT.
