معرفی شرکت ها


cat2cat-0.1.4


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Unifying an inconsistently coded categorical variable in a panel/longtitudal dataset.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل cat2cat-0.1.4
نام cat2cat
نسخه کتابخانه 0.1.4
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Maciej Nasinski
ایمیل نویسنده -
آدرس صفحه اصلی https://github.com/polkas/py-cat2cat
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/cat2cat/
مجوز MIT
# cat2cat <a href='https://github.com/polkas/py-cat2cat'> <img src='https://raw.githubusercontent.com/Polkas/cat2cat/master/man/figures/cat2cat_logo.png' style="display:block;margin-left:auto;margin-right:auto;width:200px;" width="200px" alt="cat2cat logo"/> </a> <hr> <div> <a href="https://github.com/polkas/py-cat2cat/actions"> <img src="https://github.com/polkas/py-cat2cat/workflows/ci/badge.svg" alt="Build Status"> </a> <a href="https://codecov.io/gh/Polkas/py-cat2cat"> <img src="https://codecov.io/gh/Polkas/py-cat2cat/branch/main/graph/badge.svg" alt="codecov"> </a> <a href="https://pypi.org/project/cat2cat/"> <img src="https://img.shields.io/pypi/v/cat2cat.svg" alt="pypi"> </a> <div> <br> ### Unifying an inconsistently coded categorical variable in a panel/longtitudal dataset There is offered the cat2cat procedure to map a categorical variable according to a mapping (transition) table between two different time points. The mapping (transition) table should to have a candidate for each category from the targeted for an update period. The main rule is to replicate the observation if it could be assigned to a few categories, then using simple frequencies or statistical methods to approximate probabilities of being assigned to each of them. This algorithm was invented and implemented in the paper by (Nasinski, Majchrowska and Broniatowska (2020) doi:10.24425/cejeme.2020.134747). ## Installation ```bash $ pip install cat2cat ``` ## Usage For more examples and descriptions please vist [**the example notebook**](https://py-cat2cat.readthedocs.io/en/latest/example.html) ### load example data ```python # cat2cat datasets from cat2cat.datasets import load_trans, load_occup trans = load_trans() occup = load_occup() ``` ### Low-level functions ```python from cat2cat.mappings import get_mappings, get_freqs, cat_apply_freq # convert the mapping table to two association lists mappings = get_mappings(trans) # get a variable levels freqencies codes_new = occup.code[occup.year == 2010].values freqs = get_freqs(codes_new) # apply the frequencies to the (one) association list mapp_new_p = cat_apply_freq(mappings["to_new"], freqs) # mappings for a specific category mappings["to_new"]['3481'] # probability mappings for a specific category mapp_new_p['3481'] ``` ### cat2cat function ```python from cat2cat import cat2cat from cat2cat.dataclass import cat2cat_data, cat2cat_mappings, cat2cat_ml from pandas import concat # split the panel by the time variale # here only two periods o_old = occup.loc[occup.year == 2008, :].copy() o_new = occup.loc[occup.year == 2010, :].copy() # dataclasses, core arguments for the cat2cat function data = cat2cat_data( old = o_old, new = o_new, cat_var_old = "code", cat_var_new = "code", time_var = "year" ) mappings = cat2cat_mappings(trans = trans, direction = "backward") # apply the cat2cat procedure c2c = cat2cat(data = data, mappings = mappings) # pandas.concat used to bind per period datasets data_final = concat([c2c["old"], c2c["new"]]) ``` ## Contributing Interested in contributing? Check out the contributing guidelines. Please note that this project is released with a Code of Conduct. By contributing to this project, you agree to abide by its terms. ## License `cat2cat` was created by Maciej Nasinski. It is licensed under the terms of the MIT license. ## Credits `cat2cat` was created with [`cookiecutter`](https://cookiecutter.readthedocs.io/en/latest/) and the `py-pkgs-cookiecutter` [template](https://github.com/py-pkgs/py-pkgs-cookiecutter).


نیازمندی

مقدار نام
>=1.23.1,<2.0.0 numpy
>=1.4.3,<2.0.0 pandas
>=1.1.2,<2.0.0 scikit-learn
>=5.9.0,<6.0.0 importlib-resources


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.8,<3.11 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl cat2cat-0.1.4:

    pip install cat2cat-0.1.4.whl


نصب پکیج tar.gz cat2cat-0.1.4:

    pip install cat2cat-0.1.4.tar.gz