semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pipa.py 0.1.0
Dead simple python wrapper for pip, the package installer for the Python Package Index.
Requires Python: >=3.8

# pipA
*short for pip Api.*

A dead simple wrapper for the `pip` module.

Virtual environments are not handled (yet), either you'd have to manually handle it or not use one.

## WARNING 
This module is not cross-platform and doesn't work for Windows.

It only works for unix-based platforms. (Linux, MacOS, BSD, .etc)

## Installation
### pip
You can use pip to install pipA.
```bash
pip install pipa
```
## Usage
References can be found ![here.](DOCS.md)

Here is an example of usage.
```python
import pipa

pip = pipa.pip()

pip.install('requests')
pip.uninstall('requests')

requests = pip.show('requests')
print(requests)
# here, pip.show doesn't print, you have to do it manually
```
csv-parser-utils 0.0.1
Um pacote para manipular dados de arquivos CSV, usando pandas.
Requires Python: >=3.7

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.

---
# Como Usar
O pacote oferece funções para realizar tarefas comuns de análise de dados.

---

Instalação
Você pode instalar o pacote diretamente do PyPI usando o pip:

Bash

pip install csv-parser-utils

---
# 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)

---

# 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}'")

---

# 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).