Pyfia
C+ 73 completedPipeline State
completedPipeline Metadata
AI Prompt
Catalog Information
A library that offers high‑performance tools for analyzing Forest Inventory and Analysis data.
Description
The library provides a suite of functions for loading, cleaning, and analyzing Forest Inventory and Analysis (FIA) datasets. It leverages efficient data structures to handle large tables of plot, tree, and stand information. Users can compute common forestry metrics such as basal area, volume, and density, and perform statistical summaries across plots or regions. The API is designed to integrate seamlessly with pandas workflows, while optional rich output enables quick visual inspection of results. It is aimed at researchers and analysts who need reliable, reproducible analyses of FIA data.
الوصف
توفر المكتبة مجموعة من الوظائف لتحميل وتنظيف وتحليل مجموعات بيانات الجرد والبحوث الحرجية للغابات. تعتمد على هياكل بيانات فعّالة للتعامل مع جداول كبيرة تتضمن معلومات عن القطع، الأشجار، والمناطق. يمكن للمستخدم حساب مؤشرات شائعة في علم الغابات مثل مساحة القاعدة، الحجم، والكثافة، بالإضافة إلى إجراء ملخصات إحصائية عبر القطع أو المناطق. تم تصميم واجهة البرمجة لتتكامل بسلاسة مع سير العمل في pandas، مع إمكانية إخراج بصري مبسّط باستخدام مكتبة rich. تستهدف الباحثين والمحللين الذين يحتاجون إلى تحليلات موثوقة وقابلة للتكرار لمجموعات بيانات FIA. تشتمل المكتبة على أدوات للتحقق من صحة البيانات وتطهيرها قبل التحليل، مما يقلل من الأخطاء المحتملة. كما توفر وظائف لإنشاء تقارير سريعة ومفصلة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة حول إدارة الغابات.
Novelty
7/10Tags
Technologies
Claude Models
Quality Score
Strengths
- CI/CD pipeline configured (github_actions)
- Good test coverage (68% test-to-source ratio)
- Code linting configured (ruff (possible))
- Consistent naming conventions (snake_case)
- Properly licensed project
Weaknesses
- Potential hardcoded secrets in 2 files
- 4422 duplicate lines detected \u2014 consider DRY refactoring
- 15 'god files' with >500 LOC need decomposition
Recommendations
- Move hardcoded secrets to environment variables or a secrets manager
Security & Health
Languages
Frameworks
Concepts (2)
| Category | Name | Description | Confidence | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Repobility · MCP-ready · https://repobility.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_description | Project Description | A high-performance Python library for analyzing USDA Forest Inventory and Analysis (FIA) data. Built on DuckDB and Polars for speed, with statistical methods that match EVALIDator exactly. | 80% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| auto_category | Testing | testing | 70% | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Embed Badge
Add to your README:
