Metadata-Version: 2.4
Name: kadipy
Version: 1.0.0
Summary: Le "pandas" de l'agriculture africaine. Interface Python pour les données météo, de marché et de récoltes au Bénin.
Author-email: Dels Dinla <delsdenla.dev@gmail.com>
License: MIT License
        
        Copyright (c) 2026 Dels Marcel Dinla
        
        Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
        of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
        in the Software without restriction, including without limitation the rights
        to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
        copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
        furnished to do so, subject to the following conditions:
        
        The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
        copies or substantial portions of the Software.
        
        THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
        IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
        FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
        AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
        LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
        OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
        SOFTWARE.
        
Project-URL: Homepage, https://github.com/delsDin/kadipy
Project-URL: Documentation, https://delsDin.github.io/kadipy/
Project-URL: Repository, https://github.com/delsDin/kadipy
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/delsDin/kadipy/issues
Project-URL: Changelog, https://github.com/delsDin/kadipy/releases
Keywords: agriculture,benin,afrique-ouest,meteo,marche-agricole,prix,prevision,pandas,pipeline-donnees,analyse-donnees,donnees-collectes,agritech,decision-support
Classifier: Development Status :: 5 - Production/Stable
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Atmospheric Science
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Information Analysis
Classifier: Natural Language :: French
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: requests>=2.25
Requires-Dist: pandas>=1.3
Requires-Dist: numpy>=1.21
Requires-Dist: openpyxl>=3.0
Requires-Dist: geopy>=2.2
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0
Requires-Dist: joblib>=1.1
Requires-Dist: xarray>=2023.1
Requires-Dist: netCDF4>=1.6
Requires-Dist: chardet>=5.0
Requires-Dist: scipy>=1.9
Requires-Dist: shapely>=2.0
Requires-Dist: Unidecode>=1.3
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.0; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest-mock>=3.7; extra == "dev"
Requires-Dist: responses>=0.21; extra == "dev"
Requires-Dist: requests-mock>=1.9; extra == "dev"
Requires-Dist: mkdocs>=1.3; extra == "dev"
Requires-Dist: mkdocs-material>=8.0; extra == "dev"
Requires-Dist: mkdocstrings[python]>=0.20; extra == "dev"
Dynamic: license-file

# KadiPy

**Le "pandas" de l'agriculture africaine.**

KadiPy est une bibliothèque Python conçue pour les agronomes, chercheurs
et développeurs travaillant sur les données agricoles au Bénin et en
Afrique de l'Ouest. Elle fournit une interface unifiée pour traiter les
données météorologiques, les prix de marché et les données de récoltes,
avec une approche hors ligne en premier (offline-first).

---

## Installation

```bash
pip install kadipy
```

Nécessite Python 3.9 ou supérieur.

---

## Modules disponibles

**kadi.market** : analyse économique des marchés agricoles béninois.
- Récupération des prix via l'API WFP DataBridges.
- Prévisions de prix par régression linéaire saisonnière.
- Calcul des coûts de transport avec données routières réelles (OSRM).
- Aide à la décision : arbitrage spatial, stockage stratégique, score de confiance.
- Backtesting des prévisions (MAE, RMSE, MAPE, précision directionnelle).

**kadi.weather** : données météorologiques et indicateurs agronomiques.
- Prévisions et historiques via Open-Meteo et CHIRPS.
- Phénologie : détection de la saison des pluies (Sivakumar, Walter-Anyadike), GDD.
- Hydrologie : évapotranspiration ET0 (Hargreaves-Samani), bilan hydrique FAO-56.
- Risques climatiques : indice de sécheresse (SPI), probabilité de pluie.

**kadi.kidas** : pipeline de traitement des données agricoles.
- Nettoyage : valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes.
- Validation : types, plages de valeurs, rapport d'erreurs.
- Normalisation : noms de cultures, marchés, unités et coordonnées GPS.

---

## Démarrage rapide

```python
from kadi.weather import WeatherSession
from kadi.market import Market

# Données météo pour Parakou
session = WeatherSession(latitude=9.33, longitude=2.63, name="Parakou")
previsions = session.forecast(days=3)
print(previsions["data"])

# Analyse de marché
marche = Market(latitude=9.30, longitude=2.08, location="Parakou",
                weather_session=session)

# Recommandation d'arbitrage
resultat = marche.decision_support.arbitrage_decision(
    crop="maize",
    origine="Parakou",
    destination="Cotonou",
    qty_tons=10.0,
)
print(resultat["recommandation"])
print(f"Score de confiance : {resultat['confidence_score']:.0%}")
```

---

## Documentation

La documentation complète est disponible sur :
**https://delsDin.github.io/kadipy/**

---

## Contribution et support

- Dépôt GitHub : https://github.com/delsDin/kadipy
- Licence : MIT
- Python : >= 3.9
