Nota: A documentação fornecida é destinada apenas ao modo de desenvolvedor.
Os fundamentos desta biblioteca foram construídos utilizando as aulas da série "Build a Data Analysis Library from Scratch in Python" disponíveis no YouTube, ministradas por Ted Petrou. O código-fonte original pode ser encontrado no repositório GitHub, licenciado sob a licença BSD-3-Clause.
Certifique-se de ter o Anaconda ou Miniconda instalado em seu sistema. Se ainda não o fez, você pode baixar e instalar o Anaconda a partir do site oficial.
- Clone este repositório e instale o pyjaguar:
git clone https://github.com/SarahBarbosa/pyjaguar
cd pyjaguar
pip install -e .
- Crie o Ambiente Conda:
Utilize o arquivo environment.yml
para criar o ambiente Conda:
conda env create -f environment.yml
- Ative o Ambiente:
conda activate pyjaguar
Para usar este ambiente Conda em um notebook Jupyter ou JupyterLab, você pode criar um kernel Python específico:
python -m ipykernel install --user --name pyjaguar --display-name "Python (pyjaguar)"
Você pode verificar se o kernel foi instalado corretamente usando o seguinte comando:
jupyter kernelspec list
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Colapsar colunas automaticamente quando o número de colunas exceder 10.
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Adicionar datasets baixáveis.
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Aprimorar a manipulação de dados temporais, incluindo suporte para fusos horários, resampling avançado e operações de séries temporais.
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Adicionar suporte para dados geoespaciais, permitindo operações como cálculos de distância, manipulação de geometrias e análise espacial diretamente nos DataFrames.
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Integrar funcionalidades avançadas para facilitar a análise de dados, incluindo técnicas de feature engineering para preparação de dados para aprendizado de máquina e análise estatística.
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Desenvolver tabelas interativas para uma exploração mais intuitiva e interativa dos dados, possibilitando filtragem dinâmica, ordenação e visualização personalizada.
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Implementar a capacidade de leitura de arquivos FITS.
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Aprimorar a plotagem direta e intuitiva, fornecendo recursos estatísticos integrados para uma análise mais completa e visualização eficaz dos dados.