真大神!1行代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)集可視化、分析與比較 !
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你是否也在朋友圈看過這樣的小廣告：
「你要悄悄學Python，然后驚艷所有人?！?/p>
現(xiàn)在，GitHub上一位博主告訴你：不用學，用sweetviz就行。
這是一個基于Python編寫的數(shù)據(jù)分析軟件，只要掌握3種函數(shù)用法，一行Python代碼就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)集可視化、分析與比較。
我們以Titanic數(shù)據(jù)集為例，輸入一行代碼：
一個1080p的清晰網(wǎng)頁界面就出現(xiàn)在了眼前。
不僅根據(jù)性別、年齡等不同欄目縱向分析數(shù)據(jù)，每個欄目下還有眾數(shù)、最大值、最小值等橫向對比。
所有輸入的數(shù)值、文本信息都會被自動檢測，并進行數(shù)據(jù)分析、可視化和對比，最后幫你進行數(shù)據(jù)總結。
在這樣的數(shù)據(jù)分析下，結果一目了然。
△ Titanic數(shù)據(jù)集部分功能細節(jié)展示
這樣的效果，是基于3個主函數(shù)實現(xiàn)的。
3種函數(shù)用法
analyze()丨數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析函數(shù)中，有4個參數(shù)source，target_feat，feat_cfg和pairwise_analysis需要被設置。
source：以pandas中的DataFrame數(shù)據(jù)結構、或是DataFrame中的某一類字符串作為分析對象。
target_feat：需要被標記為目標對象的字符串。
feat_cfg：需要被跳過、或是需要被強制轉換為某種數(shù)據(jù)類型的特征。
pairwise_analysis：相關性和其他類型的數(shù)據(jù)關聯(lián)可能需要花費較長時間。如果超過了某個閾值，就需要設置這個參數(shù)為on或者off，以判斷是否需要分析數(shù)據(jù)相關性。
△ 數(shù)據(jù)相關性分析效果，可能需要花費一定時間
compare()丨兩個數(shù)據(jù)集比較
如果想要對兩個數(shù)據(jù)集進行對比分析，就使用這個比較函數(shù)。
例子中的my_dataframe和test_df是兩個數(shù)據(jù)集，分別被命名為訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。
除了這個被插入的數(shù)據(jù)集，剩余的參數(shù)與analyze中的一致。
compare_intra()丨數(shù)據(jù)集欄目比較
想要對數(shù)據(jù)集中某個欄目下的參數(shù)進行分析，就采用這個函數(shù)進行。
例如，如果需要比較“性別”欄目下的“男性”和“女性”，就可以采用這個函數(shù)。
理解這幾種函數(shù)的變量后，一行代碼就能實現(xiàn)Python數(shù)據(jù)分析。
使用指南
sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+環(huán)境，配置好環(huán)境后，使用萬能的pip下載安裝包：
但有一個條件需要注意：sweetviz需要用到基礎「os」模塊。所以，如果你在使用類似于Google Colab的自定義環(huán)境，可能會無法使用sweetviz，目前開發(fā)者也在探索解決方案。
下載好后，使用import快速導入sweetviz，就可以開始使用了~
sweetviz使用的原理是，使用一行代碼，生成一個數(shù)據(jù)報告的對象（其中，my_dataframe是pandas中的DataFrame，一種表格型數(shù)據(jù)結構）：
在這里，analyze函數(shù)可以被替換為compare或compare_intra函數(shù)，使用方法在上面已經(jīng)給出，全看你需要什么類型的數(shù)據(jù)報告了。
最后，用show一鍵輸出。（結果會以SWEETVIZ_REPORT.html網(wǎng)頁形式展示）
由于在這個過程中，實際上真正需要編寫的只有第二行的生成對象代碼，可以說是名副其實的1行代碼生成數(shù)據(jù)分析。
展示界面也非常簡潔，只要鼠標停留在感興趣的欄目上，右側就會自動顯示出數(shù)據(jù)分析的圖表和報告。
感興趣的小伙伴，快戳下方的傳送門用起來吧~
傳送門：
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
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