适配 Pandas,两行代码实现数据初探

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2021-04-15 23:29

探索性数据分析,即 Exploratory Data Analysis,简称为 EDA,指拿到数据以后,快速了解数据,对数据进行基础的统计分析,比如,分析数据类型、缺失值、数据分布状态、相关性、绘制可视化图等操作。

以前进行 EDA 操作虽然不是特别麻烦,但也不是特别简单,今天推荐的这个工具,配合 Pandas 只需要两行代码就可以实现超级全面的数据分析内容,可谓是数据分析师的福音。

这个 Python 数据分析支持库就是新近推出的 Sweetviz,Github 上的项目代码库为: https://github.com/fbdesignpro/sweetviz,该支持库的作者叫 Francois Bertrand,用他的话说,Sweetviz 搭配 pandas 的 Dataframe,只需两行代码就可以快速生成 HTML 交互式数据探索报告。

Francois 在 Github 上提供了 Sweetviz 的实例,该实例使用的是大家耳熟能详的泰坦尼克数据集,生成的 HTML 报告他也放在网上了,大家可以进去自己戳戳点点,基本上就可以了解:

http://cooltiming.com/SWEETVIZ_REPORT.html

泰坦尼克数据集探索性分析用例

通过这个用例,可以看出 Sweetviz 的一些主要功能:

  • 目标分析,比如泰坦尼克数据集中幸存者与其它要素之间的关系

  • 可视化,这个不多说,上图就可以看到

  • 相关性分析,比如皮尔森相关系数、不确定性系数、数据相关性等基础相关性分析

  • 数据类型推断,可以自动检测数字、类别、文本特征

  • 生成数据集摘要信息,唯一值、缺失值、重复数据、出现频率最高的值等

  • 基础数据分析,如最大值、最小值、数据范围、四分位数、均值、众数、标准偏差、数据汇总、中位数绝对偏差、变异系数、数据峰度、数据偏度等

  • 支持 Jupyter Notebook

  • 支持报告缩放与垂直布局

安装

  • 官方说的是支持 Python 3.6+ 和 Pandas 0.25.3+,呆鸟用的是 python 3.8.8 和 Pandas 1.2.3

  • pip install sweetviz

下载数据

  • 呆鸟已经把数据给大家下载好了,回复文章底部的口令,下载数据集与sweetviz.ipynb 文件

  • 打开 jupyter notebook 或 jupyter lab, 或其它 VSCode、Pycharm 等你喜欢的 IDE,呆鸟这里用的是 jupyter lab 3.0

  • 创建 sweetviz_test 文件夹,新建一个 jupyter notebook 文件,比如呆鸟这里叫 sweetviz.ipynb

  • test.csvtrain.csv 两个文件复制到 sweetviz_test 中的 data 文件夹中(新建的)

  • 打开 sweetviz.ipynb,开始写代码,很简单

import sweetviz
import pandas as pd

train = pd.read_csv("data/train.csv")
test = pd.read_csv("data/test.csv")

my_report = sweetviz.compare([train, "Train"], [test, "Test"], "Survived")
my_report.show_html("Report.html"

完成了,此时在 sweetviz_test 文件夹中就生成了 Report.html 文件,就是上图中的 sweetviz 数据报告,双击打开就可以查看了。

Sweetviz 还支持在 jupyter notebook 里内置显示报告,使用如下命令:

my_report.show_notebook(  w=None
                h=None
                scale=None,
                layout='widescreen',
                filepath=None
如图

遇到的问题

在运行 my_report = sweetviz.compare([train, "Train"], [test, "Test"], "Survived") 时显示 ImportError: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html

此时安装 ipywidgets 就可以了,安装命令为 pip install ipywidgets

搞定收工,如果你喜欢这个 Python 快捷数据分析工具,就自己安装下载数据试试吧。

关注呆鸟,关注 Python 大咖谈,一起学习 Python 和数据分析。

下载数据集的口令为 sweetviz_test,大家只要在 Python 大咖谈的公号后台输入这个口令就可以看到下载链接了。


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