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python?Sweetviz探索性數(shù)據(jù)可視化分析庫使用特征詳解

 更新時間：2024年01月30日 10:15:26   作者：程序員小寒  
這篇文章主要為大家介紹了python?Sweetviz探索性數(shù)據(jù)可視化分析庫特征使用詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

python Sweetviz庫

今天給大家分享一個神奇的 python 庫，Sweetviz。

https://github.com/fbdesignpro/sweetviz 

探索性數(shù)據(jù)分析是一個我們傾向于使用可視化方法來分析數(shù)據(jù)集并總結(jié)數(shù)據(jù)集主要特征的過程。

EDA 非常重要，因為如果你不熟悉正在處理的數(shù)據(jù)集，那么你將無法從該數(shù)據(jù)中推斷出某些內(nèi)容。然而，EDA通常需要花費大量時間。

但是，如果我告訴你 python 可以在一些庫的幫助下自動化 EDA 過程呢？

在本文中，我們將使用 「Sweetviz」 實現(xiàn) EDA 自動化。

它是一個 Python 庫，可以生成「漂亮的高密度可視化」效果，從而通過一行代碼啟動 EDA（探索性數(shù)據(jù)分析）。輸出是一個完全獨立的 HTML 應(yīng)用程序。

該系統(tǒng)是圍繞快速可視化目標(biāo)值和比較數(shù)據(jù)集而構(gòu)建的。其目標(biāo)是幫助快速分析目標(biāo)特征、訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)以及其他此類數(shù)據(jù)表征任務(wù)。

安裝庫

與任何其他 python 庫一樣，我們可以使用下面給出的 pip install 命令來安裝 sweetviz。

pip install sweetviz

分析數(shù)據(jù)集

讓我們使用來自 Kaggle 的鳶尾花數(shù)據(jù)集。

你可以從此處下載數(shù)據(jù)集文件 ( https://www.kaggle.com/arshid/iris-flower-dataset)

# Import sweetviz and pandas libraries
import sweetviz as sv
import pandas as pd
# Now read the dataset using pd.read_csv() function
data = pd.read_csv('IRIS.csv')
# Split first 125 entries/rows into train data frame
train = data.iloc[:125]
# Split next rows from 125 until end into test data frame
test = data.iloc[125:]

現(xiàn)在你可以使用 show_html() 方法將數(shù)據(jù)框的分析結(jié)果顯示為 HTML 文件。

report=sv.analyze(train)
report.show_html()

現(xiàn)在，如果你想比較兩個數(shù)據(jù)幀（即訓(xùn)練集、測試集）之間的分析，你可以使用 sweetviz 庫中的 compare() 函數(shù)。

compare_report=sv.compare(train,test)

compare_report.show_html()

如果你想比較兩個子群體之間的分析，那么你可以使用 sweetviz 庫中的 compare_intra() 函數(shù)。

請注意，在內(nèi)部，這會創(chuàng)建 2 個單獨的數(shù)據(jù)框來表示每個結(jié)果組。

compare_intra_report=sv.compare_intra(train,train['species']=='Iris-setosa',['setosa','other'])

compare_intra_report.show_html()

更多的功能期待大家去嘗試，以上就是python Sweetviz探索性數(shù)據(jù)可視化分析庫使用特征詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python Sweetviz庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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