semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gitam 0.3.1
Useful tools to extract data from GITAM University websites.
License: MIT
Keywords: GITAM,GITAM University,Gandhi Institute of Technology and Management

## GITAM

<b>GITAM</b> is a simple, yet elegant, library.


Works only with the [Results Page](https://doeresults.gitam.edu/) for now. New version coming soon!<br>

#### Installing

```python 
$ pip install gitam
```

#### Documentation

```python
>>> from gitam import result
>>> student = result(roll_id=221810309053, semester=6)
>>> student.name
'Rohit G'
>>> student.branch
'Computer Science and Engineering'
>>> student.cgpa
8.68
```

[GLearn](https://login.gitam.edu/), [GParent](https://gparent.gitam.edu/), [Moodle](https://learn.gitam.edu/) etc. will be added soon.
sk-dm 0.3.0
dmminig kit.
License: MIT
Requires Python: >=3.6.0


# sk-dm

📦 项目介绍 (for humans)
=======================

这个第三方仓库是由深圳市名通科技股份有限公司AI团队提供的。团队致力于为Data Mining领域，提供一个稳定可靠， 功能完善的Data Mining常见操作。


Installation
-----

```bash
cd your_project
pip install sk-dm
```

## Usage

本仓库主要包含了五个模块，分别为数据准备（data_prepare）、数据探索（data_explore）、特征工程（feature_engineering）、模型构建（data_model）和评估模型（model_evaluation）。接下来介绍一下每个模块的功能。

[TOC]

## 一.数据准备模块（data_prepare）

###  sk_dm.data_prepare.file_reader模块

###  sk_dm.data_prepare.db_helper模块

``` text
两个模块主要是读取文件，分别读取不同格式的数据，其中包括读取txt、csv、excel、HDF5和json格式，数据挖掘一般会读取txt和csv格式居多。这也是数据挖掘的第一步。
```

## 二.数据探索（data_explore）

### sk_dm.data_explore.data_process模块

``` TEXT
该模块是对数据进行处理的，比如常规的对数据进行归一化、标准化、二值化处理，使得数据离散度较大的情况下将数据聚拢到（0，1），同时去掉数据的量纲。同时当数据标签不均匀的时候，还提供了将数据标签降采样和欠采样的操作。本模块还提供了一些数据是否符合正态分布的画图操作，更加直观的观测数据分布情况。还有提供热力图方便观测特征与标签的关系。
```

以下是数据探索的一些常规操作：

``` python
import pandas as pd
import numpy as np

colname = '' # 列名
col1 = '' # 列名
col2 = '' # 列名
filepath = '' # 文件路径
x = '' # 包含的字段
y = '' # 包含的字段
df = pd.read_csv(filepath, encoding='utf-8')

# 查看数据行数、列数
df.shape[0]
df.shape[1]
# 查看数据前几行，后几行，默认为5行
df.head()
df.tail()
# 查看数据汇总统计
df.describe()
# 查看数据概况
df.info()
# 查看数据列名
df.columns
# 查看数据类型
df.dtypes
# 各列平均值
df.mean()
# 按列名查看某列（两种方式）
df[colname]
df.colname
# 查列名看多列
df[[col1, col2]]
# 按索引查看某行,第一行：
df.iloc[0]
# 按索引查看某行某列，三行四列那个元素
df.iloc[2, 3]
# 选择某列大于1的行
df[df[colname] > 1]
# 选择某列包含x或者y字段的行,pandas有很多字符串处理函数
df[df[colname].str.contains(x | y)]
# 替换字符，将'k'换成'000'
df[df[colname].replace('k', '000')]
# 转换数据类型,转换成float型
df.num = df.num.astype(float)
# 查看某列的唯一值的个数
df.colname.value_counts()
# 按照某列排序（默认升序）
df.sort_values(by=colname, ascending=True)
# 应用函数，简单的可以用lambda
df.apply(lambda x: x.max()-x.min())
# 也可以用numpy自带的，例如cumsum累加
df.apply(np.cumsum)
```

## 三.特征工程（feature_engineering）

### sk_dm.feature_engineering.feature_process模块

```TEXT
此模块为特征工程的一些操作：
1.第一个模块是分箱的操作，根据一些设定将数字或特征分在一起。
2.第二个模块是特征降维操作，是对多特征数据进行操作，去掉无用或用处小的特征，提高模型准确率。
3.第三个模块是特征过滤，仍然是去除特征与标签相关性小的特征，提高模型准确率。
```

## 四.模型构建（data_model）

### sk_dm.data_model模块

``` TEXT
该模块里是机器学习的一些模型，包括catboost、lightgbm、xgboost、decisiontree、DGBT、randomforest等，可以调用直接训练，并输出评估值。
```

## 五.评估模型（model_evaluation）

### sk_dm.model_evaluation.data_split模块

```TEXT
该模块是对数据进行切分评估模型，主要有交叉验证、留出法和自助法划分。
```

More Resources
--------------

-   [where is sklearn]  https://scikit-learn.org/stable/
-   [where is auto-sklearn]  https://github.com/automl/auto-sklearn
-   [Official Python Packaging User Guide](https://packaging.python.org)

License
-------

This is free and unencumbered software released into the public domain.
Anyone is free to copy, modify, publish, use, compile, sell, or
distribute this software, either in source code form or as a compiled
binary, for any purpose, commercial or non-commercial, and by any means.
viperthonix-1 1.0.3
Tool to perform basic operations on your Dataset
License: MIT

# viperthonix
It will read different datafile and perform basic operation with just one click

## Installation
```pip install viperthonix-1```

## Example
from viperthonix import load
load("D:\data science\ineuron\ML\ML\class\Admission_Prediction.csv")



## License
Â© 2021 Swati Pandey

This repository is licensed under the MIT License.
See LICENSE for details.