松原市建设局网站,苏州网站建设-中国互联,设计公司起名字大全,建设银行科技中心网站首页我们使用Pandas进行数据分析时#xff0c;首先要先对数据集进行探索性数据分析(Exploratory data analysis)#xff0c;以便有一个大体的了解#xff0c;明确后续数据处理、分析方向#xff0c;数据EDA大致包含如下内容#xff1a;感知数据的直观表现 挖掘潜在的结构 提取…我们使用Pandas进行数据分析时首先要先对数据集进行探索性数据分析(Exploratory data analysis)以便有一个大体的了解明确后续数据处理、分析方向数据EDA大致包含如下内容感知数据的直观表现 挖掘潜在的结构 提取重要的变量 处理异常值 检验统计假设 建立初步模型 决定最优因子的设置通常我们使用pandas.describe方法对数据集可以有个大体的了解如下执行上述代码输出如下然后再通过分析各数据字段之间的关系如 使用折线图散点图柱状图关联分析等等进一步探索数据集。不难发现数据EDA操作通常需要连续的N多操作步骤还是比较繁琐的。相见恨晚直到最近在GitHub上闲逛时看到了pandas-profiling项目其使用df.profile_report 扩展了pandas DataFrame实现了一行代码就可以生成一份超详细的数据分析报告强无敌包含以下内容概要类型、惟一值、缺失值。分位数统计如最小值Q1(较小四分位数)Q2(中位数)Q3(较大四分位数)。描述性统计均值、模式、标准差和中位数绝对偏差、变异系数、峰度、偏度。最常值柱状图相关性突出高度相关的变量斯皮尔曼皮尔逊和肯德尔矩阵。缺失值矩阵计数热图和树状图的缺失值。安装 使用pip进行安装十分简单。安装过程如下实例我们以泰坦尼克号数据集为例体验一下 pandas_profiling 的强大。代码如下查看上述代码执行生成的Titanic_Eda.html如下强无敌。Gif可能不太清楚贴几张清晰的图如下
