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六个探索性数据分析(EDA)工具,太实用了!

发布时间:2024-01-04 17:21:01 所属栏目:大数据 来源:DaWei
导读:   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(

  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:

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  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:

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  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:

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  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:

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  import pandas as pd

  import dabl

  df = pd.read_csv("titanic.csv")

  dabl.plot(df, target_col="Survived")

(编辑:大连站长网)

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