nombre-normalizer-es

Nombre Normalizer ES

Una biblioteca completa para normalizar nombres y apellidos en español con redistribución inteligente y detección de patrones avanzada.

Características principales

🎯 Redistribución inteligente: Detecta y redistribuye apellidos mezclados en el campo nombre 🔍 Detección de patrones: Reconoce nombres compuestos tradicionales españoles 🔤 Manejo de tildes: Normaliza automáticamente acentos y caracteres especiales 📊 Procesamiento masivo: Procesa DataFrames completos de forma eficiente 🚨 Detección de casos problemáticos: Identifica registros que requieren revisión manual ⚡ Alto rendimiento: Optimizado para grandes volúmenes de datos

Instalación

pip install nombre-normalizer-es

Uso básico

Normalización simple

from nombre_normalizer import NombreNormalizer

# Crear instancia del normalizador
normalizador = NombreNormalizer()

# Normalizar un nombre simple
resultado = normalizador.normalizar_registro("JUAN CARLOS GARCIA LOPEZ")
print(resultado['nombres'])    # "Juan Carlos"
print(resultado['apellidos'])  # "García López"

# Con redistribución inteligente
resultado = normalizador.normalizar_registro(
    nombre="Maria del Carmen Fernandez Rodriguez",
    apellido="Martinez"
)
print(resultado['nombres'])    # "María del Carmen"
print(resultado['apellidos'])  # "Fernández Rodríguez Martínez"

Función de conveniencia

from nombre_normalizer import normalizar_nombre_simple

resultado = normalizar_nombre_simple("jose maria de la cruz")
print(resultado['nombres'])    # "José María de la Cruz"
print(resultado['apellidos'])  # ""

Procesamiento de DataFrames

import pandas as pd
from nombre_normalizer import NombreNormalizer

# Crear datos de ejemplo
df = pd.DataFrame({
    'nombre_completo': [
        'JUAN CARLOS GARCIA LOPEZ',
        'maria del carmen rodriguez',
        'JOSE LUIS DE LA TORRE MARTINEZ'
    ]
})

# Procesar DataFrame
normalizador = NombreNormalizer()
df_procesado = normalizador.procesar_dataframe(
    df, 
    col_nombre='nombre_completo'
)

# Ver resultados
print(df_procesado[['nombres_norm', 'apellidos_norm']])

Procesamiento de archivos CSV

from nombre_normalizer import procesar_csv

# Procesar archivo CSV completo
procesar_csv(
    archivo_entrada='datos_originales.csv',
    archivo_salida='datos_normalizados.csv',
    col_nombre='nombre',
    col_apellido='apellido'  # Opcional
)

Características avanzadas

Detección de nombres compuestos

La biblioteca reconoce automáticamente nombres compuestos tradicionales españoles:

normalizador = NombreNormalizer()

# Nombres compuestos con partículas
resultado = normalizador.normalizar_registro("MARIA DE LOS ANGELES GARCIA")
print(resultado['nombres'])    # "María de los Ángeles"
print(resultado['apellidos'])  # "García"

# Nombres dobles tradicionales
resultado = normalizador.normalizar_registro("JOSE MARIA FERNANDEZ LOPEZ")
print(resultado['nombres'])    # "José María"
print(resultado['apellidos'])  # "Fernández López"

Manejo de partículas

Las partículas se mantienen en minúscula según las reglas del español:

resultado = normalizador.normalizar_registro("juan de la torre")
print(resultado['nombres'])    # "Juan"
print(resultado['apellidos'])  # "de la Torre"

Detección de casos problemáticos

normalizador = NombreNormalizer()

# Procesar varios registros
registros = [
    "NOMBRE COMPLEJO CON MUCHAS PALABRAS QUE ES DIFICIL DE SEPARAR",
    "JUAN CARLOS GARCIA LOPEZ",
    "X Y Z"  # Caso problemático
]

for registro in registros:
    resultado = normalizador.normalizar_registro(registro)
    if resultado['es_problematico']:
        print(f"⚠️  Revisar: {registro}")

# Obtener todos los casos problemáticos
casos_problema = normalizador.obtener_casos_problema()
print(f"Encontrados {len(casos_problema)} casos problemáticos")

# Exportar casos problemáticos a CSV
normalizador.exportar_casos_problema("revision_manual.csv")

Ejemplos de casos de uso

1. Limpieza de base de datos de clientes

import pandas as pd
from nombre_normalizer import NombreNormalizer

# Cargar datos
df = pd.read_csv('clientes.csv')

# Normalizar
normalizador = NombreNormalizer()
df_limpio = normalizador.procesar_dataframe(
    df, 
    col_nombre='nombre_cliente',
    col_apellido='apellido_cliente'
)

# Guardar resultado
df_limpio.to_csv('clientes_normalizados.csv', index=False)

# Revisar casos problemáticos
if normalizador.casos_problema:
    print(f"⚠️  {len(normalizador.casos_problema)} casos requieren revisión")
    normalizador.exportar_casos_problema('clientes_revisar.csv')

2. Procesamiento de formularios web

from nombre_normalizer import normalizar_nombre_simple

def procesar_formulario(datos_formulario):
    """Procesa y normaliza datos de un formulario web"""
    
    resultado = normalizar_nombre_simple(
        nombre=datos_formulario.get('nombre_completo', ''),
        apellido=datos_formulario.get('apellidos', '')
    )
    
    return {
        'nombres_normalizados': resultado['nombres'],
        'apellidos_normalizados': resultado['apellidos'],
        'requiere_revision': resultado['es_problematico']
    }

# Ejemplo de uso
datos = {'nombre_completo': 'maria del carmen garcia lopez'}
resultado = procesar_formulario(datos)
print(resultado)

3. Análisis de datos con pandas

import pandas as pd
from nombre_normalizer import NombreNormalizer

# Cargar datos
df = pd.read_excel('empleados.xlsx')

# Normalizar nombres
normalizador = NombreNormalizer()
df = normalizador.procesar_dataframe(df, 'nombre_completo')

# Análisis post-normalización
print("Estadísticas de normalización:")
print(f"- Total registros: {len(df)}")
print(f"- Casos problemáticos: {df['es_problematico'].sum()}")
print(f"- Nombres únicos: {df['nombres_norm'].nunique()}")

# Encontrar posibles duplicados por nombre
duplicados = df.groupby(['nombres_norm', 'apellidos_norm']).size()
duplicados = duplicados[duplicados > 1]
print(f"- Posibles duplicados: {len(duplicados)}")

API Reference

Clase NombreNormalizer

__init__()

Inicializa el normalizador con diccionarios predefinidos de nombres, apellidos y partículas españolas.

normalizar_registro(nombre: str, apellido: str = "") -> Dict

Normaliza un registro individual.

Parámetros:

• nombre (str): Campo nombre (puede incluir apellidos)
• apellido (str): Campo apellido (opcional)

Retorna:

• dict con claves: nombres, apellidos, es_problematico, original_nombre, original_apellido

procesar_dataframe(df: DataFrame, col_nombre: str, col_apellido: str = None, inplace: bool = False) -> DataFrame

Procesa un DataFrame completo.

Parámetros:

• df (DataFrame): DataFrame a procesar
• col_nombre (str): Nombre de la columna con nombres
• col_apellido (str): Nombre de la columna con apellidos (opcional)
• inplace (bool): Si modificar el DataFrame original

Retorna:

• DataFrame con columnas adicionales: nombres_norm, apellidos_norm, es_problematico

obtener_casos_problema() -> List[Dict]

Retorna la lista de casos problemáticos detectados durante el procesamiento.

exportar_casos_problema(archivo: str = "casos_problema.csv")

Exporta los casos problemáticos a un archivo CSV para revisión manual.

Funciones de conveniencia

normalizar_nombre_simple(nombre: str, apellido: str = "") -> Dict

Función de conveniencia para normalizar un nombre simple sin crear una instancia de la clase.

procesar_csv(archivo_entrada: str, archivo_salida: str, col_nombre: str, col_apellido: str = None)

Función de conveniencia para procesar un archivo CSV completo.

Casos especiales manejados

Nombres compuestos reconocidos

• María del Carmen, María de los Ángeles, José María, Juan Carlos, etc.
• Nombres con partículas religiosas: María del Socorro, María de la Paz
• Nombres dobles tradicionales: Ana María, José Luis, Miguel Ángel

Partículas manejadas

• de, del, de la, de los, de las
• y, e, i
• van, von, da, dos, das, do
• san, santa, santo
• mc, mac, o, di, du, le, lo

Normalización de acentos

• Manejo automático de tildes y caracteres especiales
• Reconocimiento de variantes con y sin acentos
• Normalización Unicode completa

Requisitos

• Python 3.8+
• pandas >= 1.3.0
• unicodedata2 >= 15.0.0 (para Python < 3.13)

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

• Fork el proyecto
• Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
• Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
• Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
• Abre un Pull Request

Soporte

Si encuentras algún problema o tienes sugerencias:

• Abre un issue
• Contacta al mantenedor: [e-mail]

Changelog

v1.0.0

• Versión inicial
• Normalización inteligente de nombres y apellidos españoles
• Redistribución automática de apellidos
• Detección de casos problemáticos
• Soporte para procesamiento masivo con pandas