semvec/pypi-packages huggingface dataset:
INEGIpy 2.0.0
Librería en Python para facilitar el uso de las APIs del INEGI
License: MIT
Requires Python: >=3.8

INEGIpy es una librería para interactuar fácilmente con los datos del Instituto Nacional de Geografía y Estadística (INEGI) desde Python. Su propósito es apoyar en la creación de consultas automatizadas y  en el acceso a la información para el análisis de datos. 

De la información que ofrece el INEGI actualmente se cuenta con una clase dedicada al Banco de Indicadores, otra dedicada al DENUE, otra a la información del Marco Geoestadístico y finalmente una dedicada al Sistema de Ruteo de México.

También se encuentra en constrcción un módulo de Series dedicado a consultas automatizadas de los principales indicadores económicos como el PIB, INPC, Ocupación, etc. 

*Principales características*

* Permite un acceso rápido a las bases de datos del INEGI sin necesidad de descargas.
* Regresa la información en DataFrames o GeoDataFrames listos para su uso en Python.
* Para el caso de los indicadores económicos, el DataFrame resultante cuenta con un DateTimeIndex y una columna para cada indicador.
* Para las bases con información georeferenciada (DENUE, Marco Geoestadístico y Ruteo) se regresa un GeoDataFrame listo para realizar operaciones espaciales. 

    * El DENUE obtiene tanto la ubicción de los establecimientos como información sobre la actividad económica y el número de trabajadores.
    * El Marco Geoestadístico permite obtener la información de la población según el Censo de Población y Vivienda del 2020 así como la información vectorial de las áreas que se especifiquen en cualquier nivel de agregación espacial. Evita descargar un montón de archivos Shape para realizar mapas y operaciones espaciales.
    * El Servicio de Ruteo además de calcular rutas entre puntos ofrece información georeferenciada sobre diferentes destinos los cuales pueden ser destinos turísticos o lugares de interés como aeropuertos, puertos, servicios médicos, o centros educativos de nivel superior. También ofrece detalles sobre el costo de las rutas y los precios promedio de los combustibles. 

*Requerimientos*

* pandas
* numpy
* requests
* shapely
* geopandas

La instalación de GeoPandas puede ser un poco complicada de manejar por lo que se recomieda instalarla previemente: https://geopandas.org/en/stable/getting_started/install.html

Más información en: https://github.com/andreslomeliv/DatosMex/tree/master/INEGIpy
autoDCR 0.3.1
Automatic DCR: a modified version of Decombinator for uncommon specific TCR annotation-related tasks
License: MIT
Requires Python: >=3.10

# autoDCR
#### Jamie Heather, MGH, 2025

[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/autoDCR?color=%239467bd)](https://pypi.org/project/autoDCR/) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) ![Static Badge](https://img.shields.io/badge/experimental%20release-8A2BE2)


`autoDCR` (short for **auto**matic **D**e**c**ombinato**r**) is a python script to perform T cell receptor (TCR) gene annotation. This is inspired by and in part built upon the core functionality of [Decombinator](https://github.com/innate2adaptive/Decombinator), the TCR analysis software developed by the Chain lab at UCL. It uses a similar conceptual framework of using fast Aho-Corasick tries to search for the presence of 'tag' sequences in DNA reads, and use these to identify V and J TCR genes. However it applies that core concept in different ways, to perform several niche functions that are not well catered to in other TCR annotation pipelines.

**Note** that `autoDCR` is under development and should be considered experimental, specifically aiming to cater to specific case uses. [The documentation can be found here: https://jamieheather.github.io/autoDCR/](https://jamieheather.github.io/autoDCR/).

The 0.2.7 version used in prior publications [can be accessed via the releases page](https://github.com/JamieHeather/autoDCR/releases/tag/v0.2.7).
arbok-inspector 1.3.13
Browser based QCoDeS database inspector
License: MIT
Requires Python: >=3.12

# arbok-inspector 🐍🔎
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/arbok-inspector.svg)](https://pypi.org/project/arbok-inspector/)
[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/arbok-driver.svg)](https://pypi.org/project/arbok-driver/)
[![License](https://img.shields.io/github/license/andncl/arbok_driver.svg)](LICENSE)

arbok_inspector is an browser based inspection and visualization utility for QCoDeS measurement
databases.
It provides a lightweight GUI and CLI to browse runs and visualize data. 

## Features 🛠️
The most commonly used used tool to visualize QCoDeS databases is
[plottr](https://github.com/toolsforexperiments/plottr).
Plottr is a great tool to get started, but struggles with increasing abounts of data.

This is how arbok_inspector streamlines your data inspection:
- Fast browsing of measurement runs and their metadata
- Written with [nicegui](https://nicegui.io/) acting as a [tailwind](https://tailwindcss.com/) wrapper
- Browser based approach ensures cross system compatibily
- Selected runs are opened in a new tab and run on a separate thread
  - this avoids blocking the entire application when loading big datasets
- plotting backend is plotly which natively returns html
  - plotly plot customization is declarative and can therefore be tweaked in a simple json editor without implementing each customization by hand
- runs are only loaded on demand
  - startup time in plottr can be several minutes for large databases
  - SQL queries load only the given days upon database selection, only loads respective runs once day is selected

## Installation 📲

[From pypi](https://pypi.org/project/arbok-inspector/) install using pip in your environment:
```bash
pip install arbok-inspector
```
Even better if you are using uv, a uv.lock file is included!

Launch from CLI:
```bash
arbok-inspector
```

## Project layout

- `main.py` — app entrypoint and startup logic
- `state.py` — application state & database handling
- `pages/` — NiceGUI pages (database browser, run view, greeter, ...)
- `widgets/` — reusable UI widgets (grid builders, selectors, dialogs)
- `analysis/` — analysis and data-prep utilities
- `classes/` — small domain objects used across the app
- `helpers/` — formatting and utility helpers

Development & testing 🛠️

Clone this git repository and navigate into it.
Use an editable install for local development to pick up changes immediately
```bash
pip install -e .
```

To launch the app in editable mode launch from dev.py file:
```bash
arbok-inspector-dev
```
Note, this will likely not work on Windows! Try `python -m dev` while being in the arbok_inspector directory.

Contributing & help 🙌

Contributions, bug reports, and small feature requests are welcome. If you want to add a visualization or a new page, use `pages/` and `widgets/` for examples of how UI components are composed. When opening a PR, please keep changes focused and include a short description of how to exercise the change locally.

License

See the `LICENSE` file in the project root for license details.