python AutoViz數(shù)據(jù)集可視化庫

今天給大家分享一個神奇的 python 庫，AutoViz。

https://github.com/AutoViML/AutoViz 

通過這個庫，只需一行代碼即可可視化任何大小的數(shù)據(jù)集！

另外，你可以通過設(shè)置將這些交互式圖表保存為 HTML 文件。

借助 AutoViz，你可以輕松快速地為數(shù)據(jù)生成富有洞察力的可視化效果。無論你是數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者還是專家，AutoViz 都可以幫助你探索數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)有價值的見解。

動機(jī)

創(chuàng)建 AutoViz 的動機(jī)源于對更高效、用戶友好且自動化的數(shù)據(jù)可視化方法的需求。

可視化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析過程中的關(guān)鍵步驟，因?yàn)樗梢詭椭脩衾斫鈹?shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系。

然而，創(chuàng)建富有洞察力的可視化可能非常耗時，并且需要各種繪圖庫和技術(shù)的專業(yè)知識。

AutoViz 通過提供易于使用的自動化解決方案來解決這些挑戰(zhàn)，以最少的努力生成有意義的可視化。

• 節(jié)省時間和精力：AutoViz 只需一行代碼即可生成多個有洞察力的圖表，從而簡化了可視化過程，無需為每個圖表編寫多行代碼。

• 處理大型數(shù)據(jù)集：AutoViz 旨在處理任何大小的數(shù)據(jù)集，在必要時對數(shù)據(jù)進(jìn)行智能采樣，以確保快速有效地生成可視化效果，而不會影響洞察力。

• 民主化數(shù)據(jù)科學(xué)：AutoViz 通過抽象化各種繪圖庫的復(fù)雜性，使更廣泛的受眾（包括數(shù)據(jù)分析的非專家和初學(xué)者）能夠訪問數(shù)據(jù)可視化。

• 自動化 EDA：AutoViz 現(xiàn)在可以自動分析并修復(fù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。這將幫助用戶快速將見解轉(zhuǎn)化為行動，而無需手動分析每個變量。

• 定制和交互性：AutoViz 提供各種定制選項，使用戶能夠根據(jù)自己的特定需求和偏好定制生成的可視化效果。此外，借助 Bokeh 等交互式圖表格式，用戶可以更動態(tài)地探索數(shù)據(jù)。

總之，AutoViz 背后的動機(jī)是使數(shù)據(jù)可視化更加高效、易于訪問和自動化，使用戶能夠快速從數(shù)據(jù)中獲得有價值的見解，并專注于制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

安裝

可以直接使用 pip 進(jìn)行安裝。

pip install autoviz 

導(dǎo)入庫

import pandas as pd 
import numpy as np 

#加載Autoviz 
from autoviz import AutoViz_Class 
%matplotlib inline 

AV = AutoViz_Class()

加載數(shù)據(jù)

你可以使用自己的數(shù)據(jù)集，我這里使用的是汽車數(shù)據(jù)集，如果需要可以私信我獲取。

filename = "Cars Data.csv"
target_variable = "Horsepower"

可視化

下面，我們通過一行代碼，來執(zhí)行可視化。

dft = AV.AutoViz(
    filename,
    sep=",",
    depVar=target_variable,
    dfte=None,
    header=0,
    verbose=2,
    lowess=False,
    chart_format="svg",
    max_rows_analyzed=500,
    max_cols_analyzed=20,
    save_plot_dir=None
)

首先，你可以得到一份包括各個字段的數(shù)據(jù)質(zhì)量報告。

你還可以看到不同的可視化效果，如下圖所示。

你還可以將圖表格式保存為 HTML，以實(shí)現(xiàn)交互式可視化。

當(dāng)你單擊文件時，你將被重定向到一個頁面，該頁面允許你進(jìn)行動態(tài)和交互式可視化。

如果你只想查看數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，你可以通過如下代碼來實(shí)現(xiàn)。

from autoviz import data_cleaning_suggestions
data_cleaning_suggestions(df)

自動修復(fù)

你可以使用 AutoViz 中的 FixDQ 自動修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

from autoviz import FixDQ
fixdq = FixDQ()

可以快速查看問題（重復(fù)行的示例）

fixdq.detect_duplicates(df)

如果你想要快速修復(fù)，只需編寫一行代碼即可！

fixdq.fit_transform(df)

AutoViz 是一個優(yōu)秀的庫，它不僅允許以交互式和動態(tài)的方式可視化數(shù)據(jù)，而且除了提供快速修復(fù)之外還顯示數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

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