semvec/pypi-packages huggingface dataset:
fetchctg 0.1.1
A package that can fetch formatted adverse events data from clinicaltrials.gov
License: MIT
Requires Python: >=3.6

# fetchctg 

The clinicaltrials.gov is a wonderful resource to explore completed, ongoing and planned clinical trials. However using the APIs can be a bit tedious, especially when there is high level of heretogenity is involved in the results published on the website.

In order to help with this issue., this fetch-ctg library contains helper functions to fetch formatted safety data from the clinicaltrials.gov API.


* Free software: MIT license


## Tutorial
--------


### How to install

```sh
$ pip install fetchctg
```

### Basic Usage

```sh
import ctgfetch as ctf
	
# Get serious adverse events from trial id NCT01859988
df = get_sae("NCT01859988")

# Save non-serious adverse events to excel file in local directory
save_oae("NCT01859988")

# Get non-serious adverse events from trial id NCT01859988
df = get_oae("NCT01859988")

# Save serious adverse events to excel file in local directory
save_sae("NCT01859988")

# Get all (serious and non-serious) adverse events from trial id NCT01859988
df = get_all_ae("NCT01859988")

# Save all (serious and non-serious) adverse events to excel file in local directory
save_all_ae("NCT01859988")
```
ebofcis2 0.1.8
Libreria que contiene dos clases        Una para realizar integrales por método de montecarlo        y otra para realizar un ajuste de curva suavizado        con el método de kernel gaussiano
License: MIT
Requires Python: >=3.10.12

# Biblioteca de Python para Integración Monte Carlo y Ajuste de Curva

Esta biblioteca proporciona dos clases para realizar dos tareas diferentes:

1. **Integral_montecarlo**: Una clase que permite integrar funciones definidas en Sympy utilizando el método Monte Carlo. Puedes comparar los resultados con soluciones analíticas y realizar análisis de precisión.

2. **ajuste_curva**: Una clase que te permite suavizar la curva de datos contenidos en un archivo CSV con columnas 'nuevos_casos' y 'fecha_actualizacion'. Esto es útil para analizar y visualizar tendencias en datos de casos.