1. DTale
2. Pandas-profiling
3. sweetviz
4. autoviz
5. dataprep
6. KLib
7. dabl
8. speedML
9. datatile
10. edaviz

1、D-Tale

D-Tale使用Flask作为后端、React前端并且可以与ipython notebook和终端无缝集成。D-Tale可以支持Pandas的DataFrame, Series, MultiIndex, DatetimeIndex和RangeIndex。

import dtale
import pandas as pd
dtale.show(pd.read_csv("titanic.csv"))

D-Tale库用一行代码就可以生成一个报告，其中包含数据集、相关性、图表和热图的总体总结，并突出显示缺失的值等。D-Tale还可以为报告中的每个图表进行分析，上面截图中我们可以看到图表是可以进行交互操作的。

2、Pandas-Profiling

Pandas-Profiling可以生成Pandas DataFrame的概要报告。panda-profiling扩展了pandas DataFrame df.profile_report()，并且在大型数据集上工作得非常好，它可以在几秒钟内创建报告。

#Install the below libaries before importing
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

#EDA using pandas-profiling
profile = ProfileReport(pd.read_csv('titanic.csv'), explorative=True)

#Saving results to a HTML file
profile.to_file("output.html")

3、Sweetviz

Sweetviz是一个开源的Python库，只需要两行Python代码就可以生成漂亮的可视化图，将EDA(探索性数据分析)作为一个HTML应用程序启动。Sweetviz包是围绕快速可视化目标值和比较数据集构建的。

import pandas as pd
import sweetviz as sv

#EDA using Autoviz
sweet_report = sv.analyze(pd.read_csv("titanic.csv"))

#Saving results to HTML file
sweet_report.show_html('sweet_report.html')

Sweetviz库生成的报告包含数据集、相关性、分类和数字特征关联等的总体总结。

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。

import pandas as pd
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class

#EDA using Autoviz
autoviz = AutoViz_Class().AutoViz('train.csv')

5、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。

DataPrep的运行速度这10个包中最快的，他在几秒钟内就可以为Pandas/Dask DataFrame生成报告。

from dataprep.datasets import load_dataset
from dataprep.eda import create_report

df = load_dataset("titanic.csv")
create_report(df).show_browser()

6、Klib

klib是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的Python库。

import klib
import pandas as pd

df = pd.read_csv('DATASET.csv')
klib.missingval_plot(df)

klib.corr_plot(df_cleaned, annot=False)

klib.dist_plot(df_cleaned['Win_Prob'])

klib.cat_plot(df, figsize=(50,15))

klibe虽然提供了很多的分析函数，但是对于每一个分析需要我们手动的编写代码，所以只能说是半自动化的操作，但是如果我们需要更定制化的分析，他是非常方便的。

7、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
• 散点图
• 线性判别分析

import pandas as pd
import dabl

df = pd.read_csv("titanic.csv")
dabl.plot(df, target_col="Survived")

8、Speedml

SpeedML是用于快速启动机器学习管道的Python包。SpeedML整合了一些常用的ML包，包括 Pandas，Numpy，Sklearn，Xgboost 和 Matplotlib，所以说其实SpeedML不仅仅包含自动化EDA的功能。

SpeedML官方说，使用它可以基于迭代进行开发，将编码时间缩短了70％。

from speedml import Speedml

sml = Speedml('../input/train.csv', '../input/test.csv',
            target = 'Survived', uid = 'PassengerId')
sml.train.head()

sml.plot.correlate()

sml.plot.distribute()

sml.plot.ordinal('Parch')

sml.plot.ordinal('SibSp')

sml.plot.continuous('Age')

9、DataTile

DataTile（以前称为Pandas-Summary）是一个开源的Python软件包，负责管理，汇总和可视化数据。DataTile基本上是PANDAS DataFrame describe（）函数的扩展。

import pandas as pd
from datatile.summary.df import DataFrameSummary

df = pd.read_csv('titanic.csv')
dfs = DataFrameSummary(df)
dfs.summary()

10、edaviz

edaviz是一个可以在Jupyter Notebook和Jupyter Lab中进行数据探索和可视化的python库，他本来是非常好用的，但是后来被砖厂(Databricks)收购并且整合到bamboolib 中，所以这里就简单的给个演示。

总结

在本文中，我们介绍了10个自动探索性数据分析Python软件包，这些软件包可以在几行Python代码中生成数据摘要并进行可视化。通过自动化的工作可以节省我们的很多时间。

Dataprep是我最常用的EDA包，AutoViz和D-table也是不错的选择，如果你需要定制化分析可以使用Klib，SpeedML整合的东西比较多，单独使用它啊进行EDA分析不是特别的适用，其他的包可以根据个人喜好选择，其实都还是很好用的，最后edaviz就不要考虑了，因为已经不开源了。

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