AutoEDA工具包對于剛剛學習數(shù)據(jù)分析的小伙伴可以帶來非常大的幫助。

本篇文章我們介紹目前最流行的四大AutoEDA工具包。

• D-tale
• Pandas-Profiling
• Sweetviz
• AutoViz

這幾個工具包可以以短短三五行代碼幫新手節(jié)省將近一天時間去寫代碼分析，非常建議大家收藏學習，喜歡點贊支持，文末提供技術(shù)交流群，盡情暢聊。

介紹

01 D-Tale

D-Tale是Flask后端和React前端組合的產(chǎn)物，也是一個開源的Python自動可視化庫，可以為我們提供查看和分析Pandas DataFrame的方法，幫助我們獲得非常數(shù)據(jù)的詳細EDA。

目前D-Tale支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex 等 Pandas 對象。

Github 鏈接

https://github.com/man-group/dtale

# pip install dtale
import dtale
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/titanic.csv')
d = dtale.show(df)
d.open_browser()

02 Pandas-Profiling

Pandas-Profiling可以對Pandas DataFrame生成report報告。其中：

• pandas_profiling的df.profile_report()擴展了pandas DataFrame以方便進行快速數(shù)據(jù)分析。

Pandas-Profiling對于每一列特征，特征的統(tǒng)計信息（如果與列類型相關(guān)）會顯示在交互式 HTML的report中：

• Type：檢測數(shù)據(jù)列類型；
• Essentials：類型、unique值、缺失值
• 分位數(shù)統(tǒng)計，如最小值、Q1、中位數(shù)、Q3、最大值、范圍、四分位距
• 描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如均值、眾數(shù)、標準差、總和、中值絕對偏差、變異系數(shù)、峰態(tài)、偏度
• 出現(xiàn)最多的值
• 直方圖
• 高度相關(guān)變量、Spearman、Pearson 和 Kendall 矩陣的相關(guān)性突出顯示
• 缺失值矩陣、計數(shù)、熱圖和缺失值樹狀圖
• …

Github 鏈接

https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/

from pandas_profiling import ProfileReport
profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report")
profile

2021-10-30 22:50:43,584 - INFO - Pandas backend loaded 1.2.5
2021-10-30 22:50:43,597 - INFO - Numpy backend loaded 1.19.2
2021-10-30 22:50:43,599 - INFO - Pyspark backend NOT loaded
2021-10-30 22:50:43,600 - INFO - Python backend loaded

一個特征的案例

03 Sweetviz

Sweetviz也是一個開源Python庫，Sweetviz可以用簡短幾行代碼生成美觀、高密度的可視化文件，只需兩行代碼即可開啟探索性數(shù)據(jù)分析并輸出一個完全獨立的 HTML 應用程序。Sweetviz主要包含下面的分析：

• 數(shù)據(jù)集概述
• 變量屬性
• 類別的關(guān)聯(lián)性
• 數(shù)值關(guān)聯(lián)性
• 數(shù)值特征最頻繁值、最小、最大值

Github 鏈接

https://github.com/fbdesignpro/sweetviz

# pip install sweetviz
import sweetviz as sv 
sweetviz_report = sv.analyze(df)
sweetviz_report.show_html() 

04 AutoViz

AutoViz可以使用一行自動顯示任何數(shù)據(jù)集。給出任何輸入文件（CSV、txt或json），AutoViz都可以對其進行可視化。AutoViz的結(jié)果會以非常多的圖片都形式存在文件夾下方。

Github 鏈接

https://github.com/AutoViML/AutoViz

# pip install autoviz
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class
AV = AutoViz_Class()
sep = ';'
dft = AV.AutoViz(filename="",sep=sep, depVar='Pclass', dfte=df, header=0, verbose=2, 
  lowess=False, chart_format='png', max_rows_analyzed=150000, max_cols_analyzed=30)

諸多文件全都在當前文件夾下方

我們打開其中一個效果如下：

適用問題

適用于所有的數(shù)據(jù)分析問題。

技術(shù)交流

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到此這篇關(guān)于Python通過四大 AutoEDA 工具包快速產(chǎn)出完美數(shù)據(jù)報告的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python AutoEDA工具包內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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