semvec/pypi-packages huggingface dataset:
csv-summary 0.1.2
指定したCSVファイルの統計情報を生成するパッケージ
Requires Python: >=3.6

# csv_summary

`csv_summary` は、指定された CSV ファイルの統計要約を表示するための Python パッケージです。このパッケージは、データサイエンティストがデータセットの概要を迅速に把握するのに役立ちます。

## 特徴

- CSV ファイルを読み込み、列ごとの統計情報（平均、標準偏差、最小値、最大値など）を計算して表示します。
- データの概要を簡単に確認でき、データ分析の初期段階での理解を深めるのに有用です。

## 新規性

従来の CSV ファイルの要約ツールと異なり、`csv_summary` は使いやすさと簡潔さを重視しています。シンプルなコマンドで詳細な統計情報を提供し、データ分析の効率を大幅に向上させます。

## 有用性

- データセットの初期調査に最適です。
- 統計情報を簡単に取得でき、データクレンジングや前処理の手助けとなります。
- データサイエンティストやアナリストが、データの特性を迅速に把握し、次のステップに進むための重要な情報を提供します。

## インストール

`csv_summary` は PyPI にホストされています。以下のコマンドでインストールできます：

```bash
pip install csv_summary

## 使い方
from csv_summary.summary import summarize_csv

## CSV ファイルの要約を表示
summarize_csv('path/to/your/data.csv')

## コマンドラインからの使用
python -m csv_summary path/to/your/data.csv

## ソースコード
# summary.py
import pandas as pd

def summarize_csv(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        summary = data.describe()
        print(summary)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

# ライセンス

### 説明

- **概要と特徴**: `csv_summary` パッケージの基本的な機能とその新規性、有用性を簡潔に説明しています。
- **インストール方法**: `pip` を使ったインストール方法を示しています。
- **使い方**: パッケージの基本的な使い方を Python コードの例とコマンドラインからの使用方法の両方で説明しています。
- **ソースコード**: パッケージの主要なソースコードを簡潔に示しています。
- **貢献とライセンス**: 貢献方法とライセンスについて説明しています。

この README ファイルは、パッケージのユーザーが `csv_summary` を理解し、使用を開始するのに役立ちます。
simscv 0.0.6
A simple csv reader
Requires Python: >=3.7

# csvファイル内の類似度計算ライブラリ


今回私は、csvファイル形式でまとめられた数値データから二つの行の類似度を計算するライブラリである「simcsv」を作成した。
ライブラリの詳細については以下の通りである。

## 「simcsv」の詳細情報
ライブラリのソースコードを示したGitHubのURLは以下の通りである。
* GitHubのURL : https://github.com/Kanra-Ishido/simscv
  * ライブラリの基幹部分となるPythonファイルは src/simcsv.py に記述
ライブラリをアップロードしたPyPIのURLは以下の通りである。
* PyPIのURL：https://pypi.org/project/simscv/0.0.2/

## 概要
* ヘッダー以外が数値で構成されるcsvファイルの各項目を類似度計算できるライブラリである
* 各行を一つの項目の特徴量であると認識し、行と行について類似度計算して比較する
* 類似度計算の種類としては、「コサイン類似度, ユークリッド距離, マンハッタン距離, ジャカード係数, ハミング距離, ピアソン相関係数, ダイス係数, KLダイバージェンス」である


## データの入出力
各類似度計算についての呼び出し方と入力については以下の通りである。
* コサイン類似度 : simcos.Cosine("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* ユークリッド距離 : simcos.Euclidean("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* マンハッタン距離 : simcos.Manhattan("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* ジャカード係数 : simcos.Jaccard("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* ハミング距離 : simcos.Hamming("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* ピアソン相関係数 : simcos.Pearson("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* ダイス係数 : simcos.Dice("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")
* KLダイバージェンス : simcos.Kl("csvファイル", "呼び出したい行数", "呼び出したい行数")

計算結果の出力については以下の通りである。
* [["呼び出した行数", "呼び出した行数"], 指定した類似度の計算結果]


## 使用方法 
使用方法としては3通りある。
#### 特定の行と特定の行について類似度計算したい場合
* 特定の行と特定の行について類似度計算したい場合については、関数名("csv", "特定の行数", "特定の行数") とする
例) simcos.Cosine("hoge.csv", "123", "456")
期待される結果) [[123, 456], 0.843]
このように、hoge.csvの123行目と456行目のコサイン類似度について求められる。

#### 特定の行とその他の行について類似度計算したい場合
* 特定の行とその他の行について類似度計算したい場合については、関数名("csv", "特定の行数") とする
例) simcos.Cosine("hoge.csv", "123")
期待される結果) [[123, 124], 0.99, [123, 678], 0.98, [123, 431], 0.97, [123, 832], 0.96, [123, 721], 0.95, [123, 578], 0.94, [123, 682], 0.93, [123, 986], 0.92, [123, 72], 0.91, [123, 1097], 0.90]
このように、hoge.csvの123行目とその他の行のコサイン類似度について求められ、類似度が近いとされる上位10つが順番に表示される。

#### 全ての行について類似度計算したい場合
* 各行の全ての組み合わせについて類似度計算したい場合については、関数名("csv") とする
例) simcos.Cosine("hoge.csv")
期待される結果) [[837, 1648], 0.99, [857, 917], 0.98, [25, 362], 0.97, [192, 665], 0.96, [104, 962], 0.95, [726, 1240], 0.94, [729, 1017], 0.93, [583, 394], 0.92, [517, 761], 0.91, [347, 419], 0.90]
このように、hoge.csvの各行の全ての組み合わせのコサイン類似度について求められ、類似度が近いとされる上位10つが順番に表示される。


## 使用用途
* csvデータのどの要素同士に相関があるか簡単に調べたい場合
* 類似度計算の結果を使ってより深いデータ分析をしたい場合
* あるデータに対して、使用する類似度計算方法によってどのような差異があるか調査したい場合
* あるデータに対して、どの類似度計算方法を選択すればいいか調査する場合
など
damage-calculator 0.4.0
A simple Pokemon damage calculator
Requires Python: >=3.6

# Pokemon Damage Calculator

This is a simple Python package for calculating damage in Pokemon battles based on user input.

## for example
move_power = 100  # Power of the move
attacker_attack = 150  # Attack stat of the attacking Pokémon
defender_defense = 100  # Defense stat of the defending Pokémon
stab = 1.5  # Same Type Attack Bonus (STAB)
type_effectiveness = 2.0  # Type effectiveness (e.g., super effective)

result=x

# Pokémon Damage Calculator

A simple Pokémon damage calculator.

## Installation

You can install the package using pip. First, ensure you have downloaded the package file (e.g., `pokemon_damage_calculator-0.4.0.tar.gz`).

### Using pip

If you have the package file:

```bash
pip install pokemon_damage_calculator-0.4.0.tar.gz
markdown-text-clean 1.0.3
A package to clean markdown text

# 概要 (Overview)

markdown-text-clean is a Python library that cleans up text by removing Markdown formatting such as bold, italic, inline code, and strikethrough.

markdown-text-cleanは、太字、斜体、インラインコード、取り消し線などのマークダウン書式を削除してテキストをきれいにするPythonライブラリです。


## インストール (Installation)

```bash
pip install markdown-text-clean
```

## 使用方法 (Usage)


This library takes copied Markdown-formatted text and removes Markdown symbols (e.g., `###`, `**`) to convert it into a more readable document format. You can use this function to convert copied Markdown-formatted text to document format. For example:

このライブラリは、コピーしたマークダウン形式のテキストを受け取り、そのテキスト内のMarkdown形式の記号（例：`###`, `**`）を除去して、より読みやすいドキュメント形式に変換します。


```python
from markdown_text_clean import clean_text
text = """### This is **bold** and *italic* text with `inline code` and ~~strikethrough~~."""

cleaned_text = text_clean(text)
print(cleaned_text)
```

This will result in the following output:

これにより、次のような出力が得られます：

```
This is bold and italic text with inline code and strikethrough.
```

In this way, you can convert Markdown-formatted text into a concise and readable document format.

このように、Markdown形式のテキストを簡潔で読みやすいドキュメント形式に変換できます。