手机端网站首页怎么做,信用网站建设的必要性,ui素材网站,怎么查询网站建设期当进行数据分析时#xff0c;探索性数据分析(EDA)是一个至关重要的阶段#xff0c;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#xff0c;笔者将介绍6个极其实用的探索性数据分析(EDA)工具#xff0…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
import pandas as pd
import sweetviz as sv
import numpy as npdata 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)
2. ydata-profiling
ydata-profiling是一个用于数据探查和分析的 Python 库可以帮助用户快速了解和分析数据集的内容。通过使用ydata-profiling用户可以生成关于数据集中各种变量的统计信息、分布情况、缺失值、相关性等方面的报告。这可以帮助用户在数据分析阶段更快地了解数据集的特征从而更好地进行后续的数据处理和建模工作。 以下是一个简单的示例代码展示了如何使用ydata-profiling对数据集进行分析
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReportdf pd.read_csv(data.csv)
profile ProfileReport(df, titleProfiling Report)
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
from dataprep.datasets import load_dataset
from dataprep.eda import create_reportdf 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
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_ClassAV 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,dfteNone,header0,verbose0,lowessFalse,chart_formatsvg,max_cols_analyzed30,max_rows_analyzed150000,)
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
import pandas as pd
import dabldf pd.read_csv(titanic.csv)
dabl.plot(df, target_colSurvived)
