analysis_utils module
Principal objetivo deste módulo: Fornecer funções para facilitar a análise do dataset. Em especial, análise de séries temporais, onde se deseja estudar a mudança ao longo do tempo.
- analysis_utils.yearly_aggregate(df: DataFrame) DataFrame
Função que cálcula totais de registros em um ano, no dataset SERMIL (Concatenado ou não.). Exclusivamente para uso com este dataset.
Parameters
- pandas.DataFrame
Tabela em que contem os dados do alistamento militar.
Returns
- pandas.DataFrame:
Dataframe que contém todos os registros em um determinado ano.
Example
>>> requested_columns = ['PESO','ALTURA','CALCADO','CABECA','CINTURA','VINCULACAO_ANO','SEXO'] >>> df = pd.read_csv('data_concat//SERMIL_5_ANOS.csv',usecols=requested_columns) >>> df.shape[0]>0 True >>> yearly_aggregate_df = yearly_aggregate(df) >>> yearly_aggregate_df.shape[0] > 0 True >>> print(yearly_aggregate_df.head()) CINTURA PESO ALTURA TOTAL VINCULACAO_ANO 2007 344305 304614 311951 1615993 2008 326025 317338 319645 1725059 2009 328006 327890 327961 1542705 2010 340473 340447 340493 1695573 2011 362280 362266 362315 1785369
- analysis_utils.yearly_mean(df: DataFrame) DataFrame
Função que cálcula a média anual de variáveis numéricas no dataset SERMIL (Concatenado ou não.). Exclusivamente para uso com este dataset.
Parameters
- pandas.DataFrame
Tabela em que contem os dados do alistamento militar.
Returns
- pandas.DataFrame:
Dataframe que contém as médias anuais.
Example
>>> requested_columns = ['PESO','ALTURA','CALCADO','CABECA','CINTURA','VINCULACAO_ANO'] >>> df = pd.read_csv('data_concat//SERMIL_5_ANOS.csv',usecols=requested_columns) >>> df.shape[0]>0 True >>> yearly_mean_df = yearly_mean(df) >>> yearly_mean_df.shape[0] > 0 True >>> print(yearly_mean_df.head()) CINTURA PESO ALTURA CABECA VINCULACAO_ANO 2007 80.155392 67.364551 173.655000 57.005780 2008 79.969176 67.569952 173.361765 56.989328 2009 80.076656 68.011941 173.784207 56.927371 2010 80.097404 68.522337 173.709347 57.003246 2011 79.899922 68.839196 173.632318 56.865574