六个探索性数据分析(EDA)工具，太实用了！
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在本文中将介绍六个极其实用的探索性数据分析(EDA)工具，这些工具能够帮助您更好地理解数据、发现隐藏的信息，并为后续分析和决策提供有力支持。 当进行数据分析时，探索性数据分析(EDA)是一个至关重要的阶段，它能帮助我们从数据中发现模式、趋势和异常现象。而选择合适的EDA工具又能够极大地提高工作效率和分析深度。在本文中，笔者将介绍6个极其实用的探索性数据分析(EDA)工具，这些工具能够帮助您更好地理解数据、发现隐藏的信息，并为后续分析和决策提供有力支持。让我们一起来看看这些工具是如何帮助我们探索数据世界的吧! 1. SweetViz SweetViz是一个开源的 Python 库，可以通过仅两行代码生成美观且高密度的可视化图表，以便快速进行探索性数据分析(EDA)。其输出是一个完全独立的HTML应用程序。 其设计初衷是快速可视化目标数值并比较数据集，帮助快速分析目标特征、训练数据与测试数据之间的差异，以及数据集的结构、特征之间的关系、数据的分布情况等，从而加速数据分析的过程。 下面是一个简单的示例，演示如何使用SweetViz 进行数据探索性分析： 复制 import pandas as pd import sweetviz as sv import numpy as np data = pd.DataFrame({'随机数': np.random.randint(1, 100, 100)}) # 创建SweetViz 报告 report = sv.analyze(data) # 将报告保存为HTML文件 report.show_html('random_report.html') 3. DataPrep Dataprep是一个用于分析、准备和处理数据的开源Python包。DataPrep构建在Pandas和Dask DataFrame之上，可以很容易地与其他Python库集成。 下面是一个简单的示例，演示如何使用DataPrep进行数据探索性分析： 复制 from dataprep.datasets import load_dataset from dataprep.eda import create_report df = load_dataset("titanic.csv") create_report(df).show_browser() 4. AutoViz Autoviz包可以用一行代码自动可视化任何大小的数据集，并自动生成HTML、bokeh等报告。用户可以与AutoViz包生成的HTML报告进行交互。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 AutoViz： 复制 from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class AV = AutoViz_Class() filename = "" # 如果有文件名，可以在这里指定 sep = "," # 数据集的分隔符 dft = AV.AutoViz( filename, sep=",", depVar="", dfte=None, header=0, verbose=0, lowess=False, chart_format="svg", max_cols_analyzed=30, max_rows_analyzed=150000, ) 5. D-Tale D-Tale 是一个结合了 Flask 后端和 React 前端的工具，为用户提供了一种轻松查看和分析 Pandas 数据结构的方式。它与 Jupyter 笔记本和 Python/IPython 终端完美集成。目前，该工具支持 Pandas 的数据结构，包括 DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex。用户可以通过 D-Tale 在浏览器中直观地查看数据、生成统计信息、创建可视化图表，并进行一些数据处理操作。D-Tale 的结构使得数据分析变得更加直观和便捷，为用户提供了一种高效的数据探索和分析工具。 6. Dabl Dabl不太关注单个列的统计度量，而是更多地关注通过可视化提供快速概述，以及方便的机器学习预处理和模型搜索。Dabl中的Plot()函数可以通过绘制各种图来实现可视化，包括: 目标分布图 散射对图 线性判别分析 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Dabl： 复制 import pandas as pd import dabl df = pd.read_csv("titanic.csv") dabl.plot(df, target_col="Survived") （编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |