Дополнение к коду: вывод статистики и завершение main()

[myltik1702]

Дополнение к коду: вывод статистики и завершение main()

Добавим недостающую часть функции main() — вывод статистики и сохранение результата.

    # Вывод статистики
    if args.stats:
        stats = processor.describe_extended()
        print("\n! + "="*50)
        print("РАСШИРЕННАЯ СТАТИСТИКА ПО ЧИСЛОВЫМ КОЛОНКАМ")
        print("="*50)
        for col, data in stats.items():
            print(f"\nКолонка: {col}")
            for key, value in data.items():
                print(f"  {key.capitalize()}: {value:.4f}")
    
    elif args.basic_stats:
        stats = processor.describe_extended()
        print("\n" + "="*50)
        print("БАЗОВАЯ СТАТИСТИКА (mean/median/stdev)")
        print("="*50)
        for col, data in stats.items():
            print(f"\nКолонка: {col}")
            for key in ['mean', 'median', 'stdev']:
                if key in data:
                    print(f"  {key.capitalize()}: {data[key]:.4f}")

    # Сохранение результата
    if args.output:
        processor.save_data(args.output, result_data)
    else:
        # Если нет выходного файла — показываем первые 10 строк результата
        print("\n! + "="*50)
        print("РЕЗУЛЬТАТ (первые 10 строк)")
        print("="*50)
        print(result_data.head(10).to_string(index=False))

    logger.info("Обработка завершена")



if __name__ == "__main__":
    main()

Как использовать обновлённую версию

1. Установите зависимости (если pandas не установлен):

pip install pandas

2. Сохраните код в файл ii_grut.py.

3. Примеры запуска из консоли:

# 1. Базовая загрузка и расширенная статистика
python ii_grut.py данные.csv --stats

# 2. Фильтрация: выбрать строки, где Возраст > 18
python ii_grut.py данные.csv --filter Возраст > 18 --output отфильтровано.csv

# 3. Группировка: посчитать сумму продаж по регионам
python ii_grut.py данные.csv --groupby Регион Продажи --agg sum --output итоги.csv

# 4. Базовая статистика (только mean/median/stdev)
python ii_grut.py данные.json --basic-stats

# 5. Комбинированная обработка: фильтрация + группировка + сохранение
python ii_grut.py данные.xlsx \
  --filter Статус == "Активный" \
  --groupby Город Продажи \
  --agg mean \
  --output средние_продажи_по_городам.csv

Новые возможности по сравнению с предыдущей версией

1. Поддержка форматов: CSV, JSON, Excel (xls/xlsx).
2. Расширенная фильтрация с операторами: ==, >, <, >=, <=, !=.
3. Группировка и агрегация по колонкам с функциями: sum, mean, count, min, max.
4. Два режима статистики:
   • --stats — полная (count, mean, median, stdev, min, max, sum);
   • --basic-stats — только базовая (mean, median, stdev).
5. Логирование в файл ii_grut.log и консоль.
6. Удобный вывод результата:
   • сохранение в файл (если указан --output);
   • показ первых 10 строк в консоли (если --output не указан).

Возможные доработки

• Добавить поддержку SQL‑баз данных.
• Реализовать визуализацию (графики через matplotlib/seaborn).
• Добавить валидацию схем данных (например, через pandera).
• Сделать веб‑интерфейс на Flask/FastAPI.
• Поддерживать больше форматов (Parquet, XML).

Если нужно добавить какую‑то конкретную функцию или изменить логику — уточните, доработаю код.

[Huaian666]

lol i keep hitting ctrl+s while testing this... muscle memory from other tools. anyway great work

[myltik1702]

Получаем статистику один раз

stats = processor.describe_extended() if (args.stats or args.basic_stats) else None

Вывод статистики

if args.stats:
print("\n" + "=" * 50)
print("РАСШИРЕННАЯ СТАТИСТИКА ПО ЧИСЛОВЫМ КОЛОНКАМ")
print("=" * 50)
for col, data in stats.items():
print(f"\nКолонка: {col}")
for key, value in data.items():
print(f" {key.capitalize()}: {value:.4f}")

elif args.basic_stats:
print("\n" + "=" * 50)
print("БАЗОВАЯ СТАТИСТИКА (mean/median/stdev)")
print("=" * 50)
for col, data in stats.items():
print(f"\nКолонка: {col}")
for key in ['mean', 'median', 'stdev']:
if key in data:
print(f" {key.capitalize()}: {data[key]:.4f}")

Сохранение результата

if args.output:
processor.save_data(args.output, result_data)
else:
print("\n" + "=" * 50)
print("РЕЗУЛЬТАТ (первые 10 строк)")
print("=" * 50)
if not result_data.empty:
print(result_data.head(10).to_string(index=False))
else:
print("Данные отсутствуют.")

logger.info("Обработка завершена")

[myltik1702]

[build-system]
requires = ["setuptools"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project]
name = "data-stats-cli"
version = "0.1.0"
dependencies = ["pandas"]

[project.scripts]
data-stats = "cli_tool:main"