XGBoost integrated

Learning process: first version

Integrating historical features

Standardization and one hot encoding

The module to generate the y variable is now created

Refactoring, and categorical / numerical / mixed NaN values are now
filled accordingly.

Starting to investigate the fact that qualitative features with NaN
values cannot be filled in the same way than quantitative ones

Adding a source module to check for redundancy in feature names.

README.md is completed

starting to fill README.md, and packages update

New version now drived by config files

Improving csv -> dataframe module

From dict to dataframe: done

Adding data directory

Adding trends.py source module

refactoring, and working on ToArea target

Bug fixed and starting to work on the target variable

Adding calendar features

Adding packages for target and learn

adding empty modules in sources package

cleaning main.py file

Adding documentation

meteofrance module now operational, with the production of a dictionary

Nouvelle approche : csv -> dico -> dataframe, au lieu de postgresql, en
cours.

On ignore les fichiers projets de Wing Pro

On importe les travaux précédents.

Initial import