csv-analyzer-extended 1.2
A CSV analyzer tool with extended filtering and analysis capabilities
License: MIT


# **CSVAnalyzer Extended API**

## **Ãœbersicht**
Die `CSVAnalyzer Extended API` ist eine umfassende Python-Bibliothek, die speziell fÃ¼r die Analyse, Bereinigung, Filterung und Visualisierung von CSV-Daten entwickelt wurde. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Entwicklern und Datenanalysten ermÃ¶glichen, CSV-Daten effizient zu verarbeiten, ohne auf externe Bibliotheken zurÃ¼ckgreifen zu mÃ¼ssen.

## **Inhaltsverzeichnis**
1. [Installation](#installation)
2. [Klassen und Methoden](#klassen-und-methoden)
    - [CSVAnalyzer](#csvanalyzer)
    - [CSVSummarizer](#csvsummarizer)
    - [CSVSorter](#csvsorter)
    - [CSVFilter](#csvfilter)
    - [CSVExporter](#csvexporter)
3. [Beispielanwendungen](#beispielanwendungen)
4. [Testen der API](#testen-der-api)
5. [Best Practices](#best-practices)
6. [Fehlerbehandlung](#fehlerbehandlung)
7. [ErweiterungsmÃ¶glichkeiten](#erweiterungsmÃ¶glichkeiten)
8. [Lizenz](#lizenz)

## **Installation**
Um die `CSVAnalyzer Extended API` zu installieren, kÃ¶nnen Sie die Bibliothek direkt Ã¼ber `pip` installieren, nachdem Sie das Paket heruntergeladen haben:

```bash
pip install csv_analyzer_extended-1.1.zip
```

## **Klassen und Methoden**

### **CSVAnalyzer**
Diese Klasse bietet eine Vielzahl von Funktionen zur Analyse und Bereinigung von CSV-Daten.

- **`__init__(file_path)`**: Initialisiert den Analyzer mit dem Pfad zur CSV-Datei.
- **`incremental_mean(column_name)`**: Berechnet den Mittelwert einer Spalte.
- **`incremental_median(column_name)`**: Berechnet den Median einer Spalte.
- **`calculate_std_dev(column_name)`**: Berechnet die Standardabweichung einer Spalte.
- **`calculate_variance(column_name)`**: Berechnet die Varianz einer Spalte.
- **`detect_anomalies_simple(column_name, threshold=1.5)`**: Ermittelt einfache Anomalien in einer Spalte basierend auf einem Schwellenwert.
- **`calculate_correlation(col1, col2, method='pearson')`**: Berechnet die Korrelation zwischen zwei Spalten (`pearson` oder `spearman`).
- **`linear_regression(target_col, *feature_cols)`**: FÃ¼hrt eine lineare Regression durch.
- **`moving_average(column_name, window_size)`**: Berechnet den gleitenden Durchschnitt einer Spalte.
- **`remove_duplicates()`**: Entfernt doppelte EintrÃ¤ge.
- **`fill_missing_values(column_name, strategy="mean")`**: FÃ¼llt fehlende Werte in einer Spalte auf.
- **`normalize_column(column_name)`**: Normalisiert die Werte einer Spalte.
- **`standardize_column(column_name)`**: Standardisiert die Werte einer Spalte.
- **`plot_bar_chart(column_name)`**: Erstellt ein Balkendiagramm einer Spalte.
- **`plot_scatter_plot(column_name_x, column_name_y)`**: Erstellt ein Streudiagramm zwischen zwei Spalten.
- **`plot_histogram(column_name, bins=10)`**: Erstellt ein Histogramm einer Spalte.

### **CSVSummarizer**
Bietet Methoden zur Zusammenfassung von CSV-Daten.

- **`most_frequent_values(column_name)`**: Gibt die hÃ¤ufigsten Werte einer Spalte zurÃ¼ck.
- **`find_outliers(column_name, threshold=1.5)`**: Findet AusreiÃŸer in einer Spalte.
- **`create_histogram(column_name)`**: Erstellt ein Histogramm fÃ¼r eine Spalte.
- **`calculate_sum(column_name)`**: Berechnet die Summe der Werte in einer Spalte.
- **`calculate_max(column_name)`**: Findet den maximalen Wert in einer Spalte.
- **`calculate_min(column_name)`**: Findet den minimalen Wert in einer Spalte.

### **CSVSorter**
Bietet Methoden zum Sortieren von CSV-Daten.

- **`sort_by_column(column_name, reverse=False)`**: Sortiert die Daten nach einer Spalte.
- **`multi_column_sort(column_names, reverse=False)`**: Sortiert die Daten nach mehreren Spalten.
- **`parallel_sort(column_name, num_threads=4, reverse=False)`**: FÃ¼hrt eine parallele Sortierung der Daten nach einer Spalte durch.

### **CSVFilter**
Bietet eine Vielzahl von Filtermethoden, um CSV-Daten basierend auf verschiedenen Kriterien zu filtern.

- **`filter_by_numeric_range(column_name, min_value=None, max_value=None)`**: Filtert die Daten nach einem numerischen Bereich.
- **`filter_by_text_pattern(column_name, pattern)`**: Filtert die Daten nach einem Textmuster basierend auf einem regulÃ¤ren Ausdruck (Regex).
- **`filter_by_date_range(column_name, start_date, end_date, date_format='%Y-%m-%d')`**: Filtert die Daten nach einem Datumsbereich.
- **`filter_by_custom_function(column_name, custom_func)`**: Filtert die Daten basierend auf einer benutzerdefinierten Funktion.
- **`normalize_column(column_name)`**: Normalisiert die Werte einer Spalte auf den Bereich [0, 1].
- **`rank_column(column_name)`**: Ordnet die Werte einer Spalte nach Rang.
- **`filter_by_condition_chain(conditions)`**: Filtert die Daten basierend auf einer Kette von Bedingungen (z.B. `>=`, `<=`, `==`).
- **`multidimensional_filter(filters)`**: Bietet eine flexible Filterung basierend auf mehreren Kriterien und Filtern.

### **CSVExporter**
Bietet Methoden zum Exportieren von CSV-Daten.

- **`export_to_csv(file_path)`**: Exportiert die Daten in eine CSV-Datei.
- **`export_to_json(file_path)`**: Exportiert die Daten in eine JSON-Datei.
- **`export_to_sql(table_name, cursor)`**: Exportiert die Daten in eine SQL-Datenbank.

## **Beispielanwendungen**
```python
from csv_analyzer_extended import CSVAnalyzer, CSVSummarizer, CSVSorter, CSVFilter, CSVExporter

# Analyse und Bereinigung
analyzer = CSVAnalyzer('data.csv')
mean = analyzer.incremental_mean('score')  # Erwarteter Mittelwert: 87.5
std_dev = analyzer.calculate_std_dev('score')  # Erwartete Standardabweichung: 5.5
analyzer.remove_duplicates()

# Zusammenfassung
summarizer = CSVSummarizer(analyzer.data, analyzer.header)
frequent_values = summarizer.most_frequent_values('score')

# Sortierung
sorter = CSVSorter(analyzer.data, analyzer.header)
sorted_data = sorter.sort_by_column('score')

# Filterung
filterer = CSVFilter(analyzer.data, analyzer.header)
filtered_data = filterer.filter_by_numeric_range('score', 80, 90)
filtered_data_by_date = filterer.filter_by_date_range('date', '2023-01-01', '2023-01-05')

# Export
exporter = CSVExporter(filtered_data, analyzer.header)
exporter.export_to_csv('filtered_data.csv')
```

## **Testen der API**
Um sicherzustellen, dass alle Funktionen der API wie erwartet arbeiten, wurden umfassende Unittests entwickelt. Diese Tests kÃ¶nnen ausgefÃ¼hrt werden, um die verschiedenen Funktionen der API zu prÃ¼fen:

```bash
python test_csv_analyzer.py
python test_csv_summarizer.py
python test_csv_sorter.py
python test_csv_filter.py
python test_csv_exporter.py
```

Diese Tests decken alle wesentlichen Funktionen der API ab und gewÃ¤hrleisten, dass die API robust und fehlerfrei arbeitet.

## **Best Practices**
- **Konsistente Benennung:** Methoden und Klassen sind konsistent benannt, um ihre FunktionalitÃ¤t klar darzustellen.
- **ModularitÃ¤t:** Die API ist modular aufgebaut, was es einfach macht, einzelne Komponenten wiederzuverwenden oder zu erweitern.
- **Fehlerbehandlung:** Alle Methoden enthalten grundlegende Fehlerbehandlung, um sicherzustellen, dass die API robust ist.

## **Fehlerbehandlung**
- **TypprÃ¼fung:** Die Methoden der API fÃ¼hren TypprÃ¼fungen durch, um sicherzustellen, dass die Eingabedaten korrekt sind.
- **Ausnahmebehandlung:** Bei fehlerhaften Eingaben oder unvorhergesehenen Problemen werfen die Methoden klare und aussagekrÃ¤ftige Fehlermeldungen.

## **ErweiterungsmÃ¶glichkeiten**
- **Integration mit Datenbanken:** Erweiterung der Exportfunktionen zur direkten Integration mit weiteren Datenbanksystemen.
- **Erweiterte Visualisierungen:** Integration zusÃ¤tzlicher Visualisierungstypen wie Boxplots oder Heatmaps.
- **KÃ¼nstliche Intelligenz:** HinzufÃ¼gen von Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse und Vorhersage basierend auf den Daten.

## **Lizenz**
Die `CSVAnalyzer Extended API` wird unter der MIT-Lizenz verÃ¶ffentlicht. Sie kÃ¶nnen die API frei verwenden, verÃ¤ndern und weiterverbreiten, solange die ursprÃ¼nglichen Autoren genannt werden.