semvec/pypi-packages huggingface dataset:
cogfy 0.1.0
A Python client and CLI for the Cogfy API
Requires Python: >=3.6

# Cogfy Python Lib

Cogfy é um cliente Python e CLI para a API Cogfy. Ele permite que você interaja com a API Cogfy para gerenciar coleções, registros e obter respostas de chat.

## Instalação

### Via pip

Você pode instalar o pacote diretamente do repositório usando pip:

```sh
pip install cogfy
```

### Via setup.py

Clone o repositório e instale o pacote:

```sh
git clone https://github.com/IndigoHive/cogfy-python.git
cd cogfy
pip install .
```

## Configuração

Cogfy CLI usa variáveis de ambiente para configurar a URL base e a chave da API. Você pode definir essas variáveis de ambiente no seu sistema:

```sh
export COGFY_BASE_URL=https://api.cogfy.com
export COGFY_API_KEY=your_api_key
```

## Uso

### Como Biblioteca

Você pode usar o Cogfy como uma biblioteca em seu código Python:

```python
import cogfy

client = cogfy.CogfyClient(base_url='https://api.cogfy.com', api_key='your_api_key')

# Obter todas as coleções

collections = client.get_collections()

print(collections)

# Obter uma coleção específica

collection = client.get_collection('collection_id')

print(collection)
```

### Como CLI

Cogfy também pode ser usado como uma ferramenta de linha de comando (CLI). Após a instalação, você pode usar o comando cogfy:

```sh
cogfy collections list
```

#### Comandos Disponíveis

```sh
collections list: Obter todas as coleções.

collections get <collection_id>: Obter uma coleção específica.

records list <collection_id>: Obter todos os registros em uma coleção.

records create <collection_id> <properties>: Criar um novo registro em uma coleção. As propriedades devem ser fornecidas em formato JSON.

records delete <collection_id> <record_id>: Excluir um registro específico.

chats response <collection_id> <message> [--message_data <message_data>] [--chat_id <chat_id>]: Obter resposta de chat. message_data deve ser fornecido em formato JSON, se necessário.
```

#### Exemplo de Uso da CLI

```sh
# Obter todas as coleções

cogfy collections list

# Obter uma coleção específica

cogfy collections get collection_id

# Obter todos os registros em uma coleção

cogfy records list collection_id

# Criar um novo registro em uma coleção

cogfy records create collection_id '{"property": "value"}'

# Excluir um registro específico

cogfy records delete collection_id record_id

# Obter resposta de chat

cogfy chats response collection_id "Hello world!" --message_data '{"key": "value"}' --chat_id chat_id
```


## Testes

Para executar os testes, você pode usar o unittest:

```sh
python -m unittest discover -s tests
```
dfstats 0.0.1
Vertical summary statistics for data frames
Requires Python: >=3.8

# dfstats: quick and compact summary statistics


**dfstats** produces summary statistic tables with vertical orientation.

``` python
from dfstats import show_stats

show_stats(df)
```

    | Var; N = 100  | Missing      | Mean         | Median       | Std.  | Min          | Max          |
    |---------------|--------------|--------------|--------------|-------|--------------|--------------|
    | int_col       | 0 (0.0%)     | 49.5         | 49.5         | 29.01 | 0.0          | 99.0         |
    | int_with_miss | 20 (20.0%)   | 57.0         | 59.5         | 27.6  | 0.0          | 99.0         |
    | ing           |              |              |              |       |              |              |
    | float_col     | 0 (0.0%)     | 0.5          | 0.5          | 0.29  | 0.0          | 0.99         |
    | float_col_wit | 0 (0.0%)     | 2.0          | 2.06         | 0.94  | -0.79        | 4.44         |
    | h_mean_2      |              |              |              |       |              |              |
    | float_col_wit | 0 (0.0%)     | -0.11        | 0.02         | 2.0   | -6.01        | 5.06         |
    | h_std_2       |              |              |              |       |              |              |
    | float_col_wit | 0 (0.0%)     | 9.79         | 9.85         | 0.94  | 7.0          | 12.22        |
    | h_min_7       |              |              |              |       |              |              |
    | float_col_wit | 0 (0.0%)     | 14.56        | 14.62        | 0.94  | 11.78        | 17.0         |
    | h_max_17      |              |              |              |       |              |              |
    | bool_col      | 0 (0.0%)     | 0.5          | 0.5          | 0.5   | 0.0          | 1.0          |
    | datetime_col  | 0 (0.0%)     | 2022-01-01   | 2022-01-01   |       | 2022-01-01   | 2022-01-01   |
    |               |              | 00:00:49     | 00:00:49     |       | 00:00:00     | 00:01:39     |
    | datetime_col_ | 0 (0.0%)     | 1995-01-01   | 1995-01-01   |       | 1995-01-01   | 1995-01-01   |
    | 2             |              | 00:00:49     | 00:00:49     |       | 00:00:00     | 00:01:39     |
    | date_col      | 0 (0.0%)     |              |              |       | 2022-01-01   | 2022-04-10   |
    | date_col_2    | 0 (0.0%)     |              |              |       | 1500-01-01   | 1500-04-10   |
    | str_col       | 0 (0.0%)     |              |              |       | ABC          | foo          |
    | enum_col      | 0 (0.0%)     |              |              |       | low          | high         |
    | categorical_c | 0 (0.0%)     |              |              |       | low          | medium       |
    | ol            |              |              |              |       |              |              |
    | null_col      | 100 (100.0%) |              |              |       |              |              |

Primarily built for polars data frames. **dfstats** converts other
inputs, for compatibility with pandas.DataFrames install as
`pip install dfstats[pandas]`