Metadata-Version: 2.4
Name: statslibx
Version: 0.1.8
Summary: StatsLibx - Librería de estadística descriptiva e inferencial
Author-email: Emmanuel Ascendra Perez <ascendraemmanuel@gmail.com>
License: MIT
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: pandas>=1.5
Requires-Dist: polars>=0.20
Provides-Extra: viz
Requires-Dist: seaborn>=0.11; extra == "viz"
Requires-Dist: plotly>=5.0; extra == "viz"
Provides-Extra: advanced
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0; extra == "advanced"
Requires-Dist: statsmodels>=0.13; extra == "advanced"

# 📦 StatsLibX

StatsLibX es un paquete de Python diseñado para proporcionar una solución sencilla, eficiente y flexible para manejar volumenes de datos.

Este proyecto surge con la idea de ofrecer una alternativa moderna, intuitiva y ligera que permita a desarrolladores y entusiastas integrar la **estadistica descriptiva e inferencial** sin complicaciones, con multiples funcionalidades y utilidades pensadas para el futuro.

GitHub del Proyecto: [text](https://github.com/GhostAnalyst30/StatsLibX)

## ✨ Características principales

- ⚡ Rápido y eficiente: optimizado para ofrecer un rendimiento suave incluso en tareas exigentes.

- 🧩 Fácil de usar: una API limpia para que empieces en segundos.

- 🔧 Altamente extensible: personalízalo según tus necesidades.

- 📚 Documentación clara: ejemplos simples y prácticos.

- 🔮 Diseñado con visión a futuro: construido para escalar y adaptarse.

## 🚀 Ejemplo rápido
```python
from statslibx import DescriptiveStats, InferentialStats, UtilsStats
from statslibx.datasets import load_iris()

data = load_iris()

stats = DescriptiveStats(data) # InferentialStats(data), UtilsStats()

stats.summary()
```
Para ver mas funciones: [text](https://github.com/GhostAnalyst30/StatsLibX/blob/main/how_use_statslibx.ipynb)

##  📦 Instalación
```bash
pip install statslibx
```

## 👩‍💻 ¡Usalo en la terminal! (De forma preliminar)
```bash
statslibx describe .\archive.csv # Devuelve una descripcion de la data
statslibx quality .\archive.csv # Devuelve la calidad de los datos
statslibx preview .\archive.csv # Devuelve una visualizacion de los datos
```

🤝 Contribuciones

¡Todas las mejoras e ideas son bienvenidas! 

E-mail: ascendraemmanuel@gmail.com
