Te damos la bienvenida a la librer铆a 'Numeritos'.
Muchas gracias por tu inter茅s 馃槉
Te invitamos a probar nuestra librer铆a, un proyecto global que quiere facilitarle la vida a l@s cient铆fic@s de datos a trav茅s de un conjunto de funciones originales para Python.
Este proyecto nace de la colaboraci贸n entre los alumnos del BootCamp de Data Science de The Bridge - Digital Talent Accelerator, de la promoci贸n de junio del 2022.
Hemos puesto en com煤n funciones que cada uno ha ido desarrollando a lo largo del curso para sus proyectos individuales.
Hemos logrado agrupar 40 funciones muy 煤tiles para tareas relativas a:
visualizaci贸n de datos
procesado de datos
Machine Learning
Estos pedazos de c贸digo encapsulado nos han resultado muy 煤tiles a lo largo de nuestra formaci贸n, y por eso queremos compartirlos con todas las personas del fascinante mundo de los datos 馃敭
Te ofrecemos las siguientes funciones:
- boxplot_num_columns
- displot_multiple_col
- feature_importances
- joyplot_one_column
- pieplot_one_column
- plots_scatter_line_column
- basic_encoding
- clean_emoji
- current_time
- data_report
- drop_outliers_one_column
- drop_when_condition
- min_max_corr
- narrow_down_col_by_class
- new_col_where_contains
- outliers_count
- radical_dropping
- read_images
- read_images_folder_bw
- read_images_folder_color
- regex_extraction
- remove_text_parenthesis
- replace_outliers
- replace_text
- show_nan_with_percentage
- string_replacer
- train_sampler
- wrap_perspective_cv2
- error_metrics_classifier
- error_metrics_regression
- lasso_fit
- linear_regression_fit
- nine_regressor_models
- replace_nan_mode
- ridge_fit
- root_mean_squared_error
- transform_all_columns
- try_multiple_models
Las librer铆as que hemos ido utilizando durante el desarrollo son:
- CV2
- imblearn
- joypy
- matplotlib
- Numpy
- os
- Pandas
- plotly
- pygame
- re
- Seaborn
- Skimage
- Sklearn
- time
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent