📊 Baseline Table Generator: 논문용 Table 1 자동 생성 도구

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✨ 소개

Baseline Table Generator는 논문에서 자주 사용하는 **Table 1 (Baseline Characteristics)**을
Python으로 쉽고 정확하게 생성할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

이범주, 삼범주를 포함한 그룹 비교, p-value 계산, 통계검정 자동 선택까지 모두 자동화되어 있어
의료·임상 연구자들이 논문 작업에 바로 활용할 수 있습니다.

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🚀 주요 기능

• 이범주, 삼범주, 다범주 그룹 간 비교 자동 처리
• 변수 타입에 따라 적절한 통계검정 자동 수행
  • 이범주: t-test, Welch’s t-test, Mann-Whitney U
  • 삼범주 이상: ANOVA, Kruskal-Wallis
• 연속형 변수: 중앙값, 사분위 범위 표시
• 범주형 변수: 빈도수, 비율(%) 자동 정리
• 결과 테이블을 Excel로 내보내기 지원 (.xlsx)

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🛠 설치 방법

pip install pandas numpy scipy

또는 requirements.txt를 통해 설치:

pip install -r requirements.txt

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📖 사용 예시

from baseline_table_generator import bs_count, bs_res_count, export_to_excel
import pandas as pd

df = pd.read_csv("your_data.csv")
df['group'] = df['group'].astype('category')

summary = bs_count(df)
comparison = bs_res_count(df, 'group')
final_table = pd.merge(summary[['Variable', 'Count']], comparison, on='Variable', how='inner')

export_to_excel(final_table, 'Table1_Baseline.xlsx')

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🖼️ 결과 예시

Variable	classification_0	classification_1	classification_2	p-value	Test
age	64.0 (59.0–70.0)	65.5 (60.0–71.0)	67.0 (62.0–74.0)	0.012	Kruskal-Wallis
sex_1	40 (44.0)	30 (35.0)	20 (22.0)	0.047	Chi-square

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📂 프로젝트 구성

baseline-table-generator/
├── baseline_table_generator.py   # 핵심 모듈
├── example_notebook.ipynb        # 사용 예시 Jupyter 노트북
├── README.md                     # 설명서
├── LICENSE                       # 라이센스 (MIT)
└── .gitignore                    # Git 무시 파일 설정

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📄 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이센스를 따릅니다.

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