datalib-isimm 0.2.0
Une bibliothèque Python pour la manipulation et l'analyse de données
Requires Python: >=3.8

# DataLib

DataLib est une bibliothÃ¨que Python conÃ§ue pour simplifier la manipulation et l'analyse de donnÃ©es.

## Installation

```bash
pip install datalib
```

## FonctionnalitÃ©s principales

- Manipulation de donnÃ©es
  - Chargement et traitement des fichiers CSV
  - Transformation des donnÃ©es (normalisation, gestion des valeurs manquantes)
- Statistiques
  - Calculs statistiques de base (moyenne, mÃ©diane, mode, Ã©cart-type)
  - Tests statistiques simples
- Visualisation
  - Graphiques simples (barres, histogrammes, nuages de points)
  - Visualisations avancÃ©es (matrices de corrÃ©lation)
- Analyse avancÃ©e
  - ModÃ¨les de rÃ©gression (linÃ©aire, Ridge)
  - Classification supervisÃ©e (k-NN, Random Forest)
  - MÃ©thodes non supervisÃ©es (k-means, DBSCAN, PCA)

## Exemples d'utilisation

### Manipulation de donnÃ©es

```python
from datalib.data import loader, transformer
from datalib.stats import basic
from datalib.viz import basic as viz

# Charger des donnÃ©es
data_loader = loader.DataLoader()
df = data_loader.read_csv("donnees.csv")

# Transformer les donnÃ©es
data_transformer = transformer.DataTransformer()
df_normalized = data_transformer.normalize(df["colonne"])
df_clean = data_transformer.handle_missing_values(df)

# Calculer des statistiques
stats = basic.BasicStats()
moyenne = stats.mean(df["colonne"])
correlation = stats.correlation(df["colonne1"], df["colonne2"])

# CrÃ©er des visualisations
plots = viz.BasicPlots()
plots.histogram(df["colonne"], title="Distribution des valeurs")
plots.scatter_plot(df["colonne1"], df["colonne2"], title="Relation entre variables")
```

### Apprentissage supervisÃ©

```python
from datalib.ml.supervised import SupervisedModels

# RÃ©gression linÃ©aire
reg_model = SupervisedModels.linear_regression(X, y)
print(f"RÂ² Score: {reg_model['r2']}")
print(f"Coefficients: {reg_model['coefficients']}")

# Classification avec Random Forest
rf_model = SupervisedModels.random_forest_classifier(
    X, y,
    n_estimators=100,
    max_depth=5
)
print(f"Accuracy: {rf_model['accuracy']}")
print("Classification Report:")
print(rf_model['classification_report'])

# Ã‰valuation avec validation croisÃ©e
eval_results = SupervisedModels.evaluate_classifier(
    rf_model['model'],
    X, y,
    cv=5
)
print(f"Mean CV Accuracy: {eval_results['mean_accuracy']}")
print(f"Mean CV F1-Score: {eval_results['mean_f1']}")
```

### Apprentissage non supervisÃ©

```python
from datalib.ml.unsupervised import UnsupervisedModels

# Clustering K-means
kmeans_results = UnsupervisedModels.kmeans_clustering(
    X,
    n_clusters=3
)
print(f"Inertia: {kmeans_results['inertia']}")
print("Cluster Labels:", kmeans_results['labels'])

# Analyse en composantes principales (PCA)
pca_results = UnsupervisedModels.pca_analysis(
    X,
    n_components=2
)
print("Variance expliquÃ©e:", pca_results['explained_variance_ratio'])

# Clustering DBSCAN
dbscan_results = UnsupervisedModels.dbscan_clustering(
    X,
    eps=0.5,
    min_samples=5
)
print(f"Nombre de clusters: {dbscan_results['n_clusters']}")
print(f"Points de bruit: {dbscan_results['n_noise']}")

# Ã‰valuation du clustering
eval_scores = UnsupervisedModels.evaluate_clustering(
    X,
    kmeans_results['labels']
)
print(f"Score de silhouette: {eval_scores['silhouette_score']}")
```

## Documentation

La documentation complÃ¨te est disponible sur [Read the Docs](https://datalib.readthedocs.io/).

## Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Voici comment contribuer :

1. Forkez le projet
2. CrÃ©ez votre branche de fonctionnalitÃ© (`git checkout -b feature/ma-fonctionnalite`)
3. Committez vos changements (`git commit -m 'Ajout de ma fonctionnalitÃ©'`)
4. Poussez vers la branche (`git push origin feature/ma-fonctionnalite`)
5. Ouvrez une Pull Request

## Tests

Pour exÃ©cuter les tests :

```bash
pytest tests/
```

## Licence

Ce projet est sous licence MIT.