semvec/pypi-packages huggingface dataset:
dataframe-with-button 0.0.2
Display Dataframe with buttons
Requires Python: >=3.7

# Dataframe with button

Streamlit component that allows you to display Dataframe with a button

## Installation instructions

```sh
pip install dataframe_with_button
```

## Usage instructions

```python
import streamlit as st
import pandas as pd
from dataframe_with_button import custom_dataframe

df = pd.DataFrame({
    "BATCH_ID": ["item1", "item2", "item3"],
    "Name": ["Apple", "Banana", "Cherry"],
    "Price": [1.2, 0.8, 2.5],
})

# Invoke custom component
result = custom_dataframe(df, clickable_column="BATCH_ID")
st.write(f'Button {result} was clicked')
```
muguerza 0.1.3
Paquete de utilidades de python
Requires Python: >=3.12

# Muguerza Oracle Database Client

Una librería Python para facilitar la conexión y consultas a bases de datos Oracle.

## Características

- Conexión simplificada a bases de datos Oracle
- Integración con pandas para manipulación de datos
- Configuración mediante archivo JSON
- Compatible con Oracle Instant Client

## Requisitos Previos

1. Python 3.6+
2. Oracle Instant Client ([Descargar aquí](https://www.oracle.com/mx/database/technologies/instant-client/downloads.html))
3. Las dependencias listadas en `requirements.txt`

## Instalación

```bash
pip install muguerza
```

## Configuración

### 1. Oracle Instant Client
Descarga e instala Oracle Instant Client desde el sitio oficial. Asegúrate de tener la ruta al directorio de instalación.

### 2. Archivo de Configuración
Crea un archivo `config.json` en tu directorio de trabajo con la siguiente estructura:

```json
{
    "oracle": {
        "user": "USUARIO",
        "password": "PASSWORD",
        "host": "HOST",
        "port": PUERTO,
        "service_name": "SERVICE_NAME"
    }
}
```

## Uso

### Ejemplo Básico

```python
from muguerza import OracleDB

# Configuración de rutas
CONFIG_PATH = 'config.json'
LIB_DIR = "/ruta/al/instant-client"  # Ruta al Oracle Instant Client

# Inicializar conexión
db = OracleDB(CONFIG_PATH, LIB_DIR)

# Ejecutar consulta
df = db.query("SELECT * FROM employees")

# Ver resultados
print(df.head())
```

### Ejemplos Adicionales

```python
# Consulta con parámetros
df = db.query(
    "SELECT * FROM employees WHERE department_id = :dept_id",
    params={'dept_id': 10}
)

# Consulta con límite de resultados
df = db.query("SELECT * FROM employees FETCH FIRST 5 ROWS ONLY")
```

## Buenas Prácticas

1. Nunca incluyas credenciales directamente en el código
2. Utiliza un archivo `.gitignore` para excluir el `config.json`
3. Cierra la conexión cuando termines:
   ```python
   db.close()
   ```

## Contribuir

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, abre un issue para discutir cambios mayores.