简单好用，分享 4 款 Pandas 自动数据分析神器

我们做数据分析，在第一次拿到数据集的时候，一般会用统计学或可视化方法来了解原始数据。了解列数、行数、取值分布、缺失值、列之间的相关关系等等，这个过程叫做 ​​EDA​​（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）。

目前已经有很多​​EDA​​工具可以自动产出基础的统计数据和图表，​这些在技术交流群也是公认的好工具​。

​【注】文末加入技术交流群​

​

本文会对比介绍 4 款常用的​​EDA​​工具，几乎要抛弃代码的节奏。​喜欢点赞、收藏、关注。​

正式介绍这些工具之前，先来加载数据集

import numpy as np
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
iris

​​iris​​​是下面用到的数据集，是一个​​150行 * 4列​​的 DataFrame。

1. PandasGUI

​​PandasGUI​​提供数据预览、筛选、统计、多种图表展示以及数据转换。

# 安装
# pip install pandasgui
from pandasgui import show

show(iris)

PandasGUI操作界面

​​PandasGUI​​更侧重数据展示，提供了10多种图表，通过可视的方式配置。

但数据统计做的比较简单，没有提供缺失值、相关系数等指标，数据转换部分也只开放了一小部分接口。

2. Pandas Profiling

​​Pandas Profiling​​ 提供了整体数据概况、每列的详情、列之间的关图、列之间的相关系数。

# 安装：
# pip install -U pandas-profiling
# jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

from pandas_profiling import ProfileReport

profile = ProfileReport(iris, title='iris Pandas Profiling Report', explorative=True)
profile

Pandas Profiling操作界面

每列的详情包括：缺失值统计、去重计数、最值、平均值等统计指标和取值分布的柱状图。

列之间的相关系数支持Spearman、Pearson、Kendall 和 Phik 4 种相关系数算法。

与 ​​PandasGUI​​​ 相反，​​Pandas Profiling​​没有丰富的图表，但提供了非常多的统计指标以及相关系数。

3. Sweetviz

​​Sweetviz​​​与​​Pandas Profiling​​类似，提供了每列详细的统计指标、取值分布、缺失值统计以及列之间的相关系数。

# 安装
# pip install sweetviz

import sweetviz as sv

sv_report = sv.analyze(iris)
sv_report.show_html()

Sweetviz操作界面

​​Sweetviz​​还有有一个非常好的特性是支持不同数据集的对比，如：训练数据集和测试数据集的对比。

Sweetviz数据集对比

蓝色和橙色代表不同的数据集，通过对比可以清晰发现数据集之前的差异。

4. dtale

最后重磅介绍​​dtale​​，它不仅提供丰富图表展示数据，还提供了很多交互式的接口，对数据进行操作、转换。

dtale操作界面

​​dtale​​的功能主要分为三部分：​数据操作​、​数据可视化​、​高亮显示​。

4.1 数据操作（Actions）

​​dtale​​​将​​pandas​​的函数包装成可视化接口，可以让我们通过图形界面方式来操作数据。

# pip install dtale

import dtale

d = dtale.show(iris)
d.open_browser()

Actions

右半部分图是左边图的中文翻译，用的是 Chrome 自动翻译，有些不是很准确。

举一个​数据操作​的例子。

Summarize Data

上图是​Actions​菜单中​Summarize Data​的功能，它提供了对数据集汇总操作的接口。

上图我们选择按照​​species​​​列分组，计算​​sepal_width​​​列的平均值，同时可以看到左下角​​dtale​​​已经自动为该操作生成了​​pandas​​代码。

4.2 数据可视化（Visualize）

提供比较丰富的图表，对每列数据概况、重复行、缺失值、相关系数进行统计和展示。

Visualize

举一个​数据可视化​的例子。

Describe

上图是​Visualize​菜单中​Describe​的功能，它可以统计每列的最值、均值、标准差等指标，并提供图表展示。

右侧的​​Code Export​​可以查看生成这些数据的代码。

4.3 高亮显示（Highlight）

对缺失值、异常值做高亮显示，方便我们快速定位到异常的数据。

Highlight

上图显示了将​​sepal_width​​字段的异常值。

​​dtale​​非常强大，功能也非常多，大家可以多多探索、挖掘。

最后，简单总结一下。如果探索的数据集侧重数据展示，可以选​​PandasGUI​​​；如果只是简单了解基本统计指标，可以选择​​Pandas Profiling​​​和​​Sweetviz​​​；如果需要做深度的数据探索，那就选择​​dtale​​。

技术交流

欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下！

目前开通了技术交流群，群友已超过​2000人​，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友

• 方式①、发送如下图片至微信，长按识别，后台回复：加群；
• 方式③、微信搜索公众号：​Python学习与数据挖掘​，后台回复：加群