semvec/pypi-packages huggingface dataset:
jupyter-summarytools 0.2.3
summarytools in jupyter notebook
Requires Python: >=3.6
Keywords: sample,setuptools,development

![GitHub](https://img.shields.io/github/license/6chaoran/jupyter-summarytools) 

![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/summarytools?color=blue) ![PyPI - Status](https://img.shields.io/pypi/status/summarytools?color=blue) ![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/summarytools?color=blue) ![GitHub last commit](https://img.shields.io/github/last-commit/6chaoran/jupyter-summarytools?color=blue)

# DataFrame Summary Tools in Jupyter Notebook

This is python version of `summarytools`, which is used to generate standardized and comprehensive summary of dataframe in Jupyter Notebooks.

The idea is originated from the `summarytools` R package (https://github.com/dcomtois/summarytools).

* Only `dfSummary` function is made available for now
* Added two html widgets to avoid displaying lengthy content
    + [collapsible summary](#collapsible-summary) 
    + [tabbed summary](#tabbed-summary)

# Installation

```
pip install jupyter-summarytools
```

## Dependencies
1. python 3.6+
2. pandas >= 1.4.0

# Quick Start

the quick-start notebook is available in [here](https://github.com/6chaoran/jupyter-summarytools/blob/master/quick-start.ipynb)

out-of-box `dfSummary` function will generate a HTML based data frame summary.

```py
import pandas as pd
from summarytools import dfSummary
titanic = pd.read_csv('./data/titanic.csv')
dfSummary(titanic)
```
![](images/dfSummary.png)

## collapsible summary

```py
import pandas as pd
from summarytools import dfSummary
titanic = pd.read_csv('./data/titanic.csv')
dfSummary(titanic, is_collapsible = True)
```

![](images/collapsible.gif)

## tabbed summary

```py
import pandas as pd
from summarytools import dfSummary, tabset
titanic = pd.read_csv('./data/titanic.csv')
vaccine = pd.read_csv('./data/country_vaccinations.csv')
vaccine['date'] = pd.to_datetime(vaccine['date'])

tabset({
    'titanic': dfSummary(titanic).render(),
    'vaccine': dfSummary(vaccine).render()})
```

![](images/tabbed.gif)

# Export notebook as HTML

when export jupyter notebook to HTML, make sure `Export Embedded HTML
` extension is installed and enabled.

![](images/embedded_html.png)

Using the following bash command to retain the data frame summary in exported HTML.
```bash
jupyter nbconvert --to html_embed path/of/your/notebook.ipynb
```
tmpeco 1.4
Extracción de series de tiempo de las cinco principales instituciones económicas para el Perú
Requires Python: >=3.6

# Econdata
Extracción de series de tiempo de las principales instituciones económicas para el Perú:
1. Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)
2. Yahoo Finance
3. Federal Reserve Economic Data (FRED)
4. World Bank
5. Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE)

```
# Instalación mediante PyPI
!pip install econdata==1.0

# o simplemente:
!pip install econdata
```



## Versión 1.0
* Para el `BCRP`, `Yahoo Finance`, `FRED` y el `World Bank`, se cuenta con ambos métodos: `get_data()` y `search()`.
* Para la `OCDE`, se cuenta únicamente con el método `get_data()`.


## Métodos
Para cada institución se tiene dos métodos comunes. El primero sirve para extraer las series dado un rango de peridos:
```
get_data()
```

La segunda sirve para conseguir la metadata, principalmente, los códigos de las series:
```
search()
```
El resultado incluye los nombres, códigos y fechas que servirán como complemento con la función anterior: `get_data()`.


## Test !
El código guía para usar las funciones está disponible [aquí](https://github.com/mauricioalvaradoo/econdata/blob/master/test.py).


## Créditos
* [Mauricio Alvarado](https://github.com/mauricioalvaradoo)
* [Andrei Romero](https://github.com/Ixtalia)