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PySHS - Faciliter le traitement de données de questionnaires en SHS

Project description

PySHS : traitement de données en sciences sociales avec Python

La bibliothèque PySHS a pour but de faciliter l'analyse de données avec Python de questionnaire en sciences humaines et sociales pour les francophones.

Elle vise à combler (partiellement) le manque de fonctions de traitement de données en Python pour les enquêtes par questionnaires, notamment en comparaison avec R.

Contenu

Traiter des données issues d'enquêtes par questionnaires (avec pondération)

  • Description d'un tableau de données
  • Tri à plat et tableau(x) croisé(s) avec pondération
  • Régression logistique sous forme d'un tableau simple
  • Sauvegarde en format tableur de tableaux
  • Importation de la fonction catdes de FactoMineR (association variable catégorielle/autres variables)
  • Visualisation statique d'une ACM de Prince

N'hésitez pas à compléter :)

Installation

Avec pip

$ pip install pyshs --upgrade

Version de développement

$ git clone https://github.com/emilienschultz/pyshs-bib.git
$ cd pyshs
$ pip install -e .

Utilisation

Tri à plat d'une variable qualitative pondérée

>> import pyshs
>> data = pd.read_excel("enquete.xlsx")
>> pyshs.tri_a_plat(data,"age","weight")
age Effectif redressé Pourcentage (%)
[0-25[ 260.4 13.0
[25-45[ 731.1 36.5
[45-65[ 755.1 37.7
[65+ 256.4 12.8
Total 2003 100

Autres utilisations

Voir le Notebook Exemple PySHS.ipynb pour voir les fonctions disponibles.

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SHA256 e767a676a5a3f2fe47f031dd97e55e5967f9985e49b48cc5680665b033634418
MD5 40ba88c481fb6ab1e3b8715e46a982d3
BLAKE2b-256 35841fd1fc5fc68109d6822807328c845f46560aff20a154abfdfd7593241459

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MD5 ceaddf62612f31fff314345e10ef7443
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