python?Sweetviz探索性數(shù)據(jù)可視化分析庫(kù)使用特征詳解
python Sweetviz庫(kù)
今天給大家分享一個(gè)神奇的 python 庫(kù)，Sweetviz。
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
探索性數(shù)據(jù)分析是一個(gè)我們傾向于使用可視化方法來(lái)分析數(shù)據(jù)集并總結(jié)數(shù)據(jù)集主要特征的過(guò)程。
EDA 非常重要，因?yàn)槿绻悴皇煜ふ谔幚淼臄?shù)據(jù)集，那么你將無(wú)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(fèi)大量時(shí)間。
但是，如果我告訴你 python 可以在一些庫(kù)的幫助下自動(dòng)化 EDA 過(guò)程呢？
在本文中，我們將使用 「Sweetviz」 實(shí)現(xiàn) EDA 自動(dòng)化。
它是一個(gè) Python 庫(kù)，可以生成「漂亮的高密度可視化」效果，從而通過(guò)一行代碼啟動(dòng) EDA（探索性數(shù)據(jù)分析）。輸出是一個(gè)完全獨(dú)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(cè)試數(shù)據(jù)以及其他此類數(shù)據(jù)表征任務(wù)。
安裝庫(kù)
與任何其他 python 庫(kù)一樣，我們可以使用下面給出的 pip install 命令來(lái)安裝 sweetviz。
pip install sweetviz
分析數(shù)據(jù)集
讓我們使用來(lái)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(gè)數(shù)據(jù)幀（即訓(xùn)練集、測(cè)試集）之間的分析，你可以使用 sweetviz 庫(kù)中的 compare() 函數(shù)。
compare_report=sv.compare(train,test) compare_report.show_html()
如果你想比較兩個(gè)子群體之間的分析，那么你可以使用 sweetviz 庫(kù)中的 compare_intra() 函數(shù)。
請(qǐng)注意，在內(nèi)部，這會(huì)創(chuàng)建 2 個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)框來(lái)表示每個(gè)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(kù)使用特征詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python Sweetviz庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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