1. Pandas-Profiling

概述

Pandas-Profiling是一個基于Pandas的數(shù)據(jù)探索性分析工具。它提供了數(shù)據(jù)集的摘要統(tǒng)計信息、變量分布、相關性矩陣和異常值等詳盡信息，幫助用戶更快地了解數(shù)據(jù)集。

示例代碼

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

data = pd.read_csv("your_dataset.csv")
profile = ProfileReport(data)
profile.to_file("output.html")

2. SweetViz

概述

SweetViz是一個交互式的EDA工具，以可視化的方式展示數(shù)據(jù)報告。它提供了數(shù)據(jù)的摘要統(tǒng)計信息、分布圖、對比圖和相關性圖等可視化內(nèi)容。

示例代碼

import sweetviz as sv

data = pd.read_csv("your_dataset.csv")
report = sv.analyze(data)
report.show_html("output.html")

3. Autoviz

概述

Autoviz是一個簡單易用的EDA庫，它能夠自動生成數(shù)據(jù)集的可視化摘要。用戶只需一行代碼即可生成數(shù)據(jù)的關鍵可視化圖表。

示例代碼

from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class

AV = AutoViz_Class()
report = AV.AutoViz("your_dataset.csv")

4. D-Tale

概述

D-Tale是一個交互式數(shù)據(jù)分析工具，提供了數(shù)據(jù)的詳細分析和可視化。它生成數(shù)據(jù)的概要統(tǒng)計信息、圖表和可視化圖，并允許用戶對數(shù)據(jù)進行交互式操作。

示例代碼

import dtale

data = pd.read_csv("your_dataset.csv")
dtale.show(data)

5. DataPrep

概述

DataPrep是一個數(shù)據(jù)準備工具，它提供了數(shù)據(jù)探索和預處理的功能。能夠自動檢測數(shù)據(jù)類型、缺失值和異常值。

示例代碼

from dataprep.eda import create_report

report = create_report(df)
report.show_browser()

6. Exploratory

概述

Exploratory是一個交互式的數(shù)據(jù)分析平臺，提供了多種可視化方法和數(shù)據(jù)探索功能。用戶可以生成圖表、熱力圖、并且自動探索數(shù)據(jù)之間的相關性。

示例代碼

# Exploratory是基于網(wǎng)頁的平臺，需要使用其提供的界面進行數(shù)據(jù)分析。
# 用戶可導入數(shù)據(jù)并在平臺上進行交互式數(shù)據(jù)分析。

7. Lux

概述

Lux是一個基于Pandas的自動可視化工具，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集自動推薦可視化圖表。它簡化了可視化流程，為數(shù)據(jù)提供更多探索機會。

示例代碼

import lux

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")
df.set_executor_type("Pandas") # Lux需要將數(shù)據(jù)集設置為Pandas執(zhí)行器類型
df.set_context(["column_name"]) # 用戶可根據(jù)需要設置上下文
df

8. DataPrep

概述

DataPrep是一個用于數(shù)據(jù)探索和預處理的庫。它提供了EDA報告、數(shù)據(jù)類型檢測、缺失值分析和數(shù)據(jù)預處理功能。

示例代碼

from dataprep.eda import create_report

report = create_report(df)
report.show_browser()

9. PandasGUI

概述

PandasGUI是一個用于數(shù)據(jù)分析和探索的桌面應用程序，提供了交互式的GUI界面，用戶可視化地探索數(shù)據(jù)和進行分析。

示例代碼

from pandasgui import show

show(df) # 將DataFrame傳遞給PandasGUI

總結(jié)

AutoEDA工具庫為數(shù)據(jù)探索和分析提供了多種工具和方法，每個工具都有其獨特的優(yōu)勢。選擇適合自己項目需求和個人偏好的工具，能夠幫助提高數(shù)據(jù)分析的效率和質(zhì)量。

以上就是常見Python AutoEDA工具庫及功能使用探究的詳細內(nèi)容，更多關于Python AutoEDA工具庫的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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