六個探索性數據分析(EDA)工具，太實用了！
當進行數據分析時，探索性數據分析(EDA)是一個至關重要的階段，它能幫助我們從數據中發現模式、趨勢和異常現象。而選擇合適的EDA工具又能夠極大地提高工作效率和分析深度。在本文中，筆者將介紹6個極其實用的探索性數據分析(EDA)工具，這些工具能夠幫助您更好地理解數據、發現隱藏的信息，并為后續分析和決策提供有力支持。讓我們一起來看看這些工具是如何幫助我們探索數據世界的吧！
1. SweetViz
SweetViz是一個開源的 Python 庫，可以通過僅兩行代碼生成美觀且高密度的可視化圖表，以便快速進行探索性數據分析（EDA）。其輸出是一個完全獨立的HTML應用程序。
其設計初衷是快速可視化目標數值并比較數據集，幫助快速分析目標特征、訓練數據與測試數據之間的差異，以及數據集的結構、特征之間的關系、數據的分布情況等，從而加速數據分析的過程。
下面是一個簡單的示例，演示如何使用SweetViz 進行數據探索性分析：
import pandas as pd
import sweetviz as sv
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'隨機數': np.random.randint(1, 100, 100)})
# 創建SweetViz 報告
report = sv.analyze(data)
# 將報告保存為HTML文件
report.show_html('random_report.html')2. ydata-profiling
ydata-profiling是一個用于數據探查和分析的 Python 庫，可以幫助用戶快速了解和分析數據集的內容。通過使用ydata-profiling，用戶可以生成關于數據集中各種變量的統計信息、分布情況、缺失值、相關性等方面的報告。這可以幫助用戶在數據分析階段更快地了解數據集的特征，從而更好地進行后續的數據處理和建模工作。
以下是一個簡單的示例代碼，展示了如何使用ydata-profiling對數據集進行分析：
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
df = pd.read_csv('data.csv')
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")3. DataPrep
Dataprep是一個用于分析、準備和處理數據的開源Python包。DataPrep構建在Pandas和Dask DataFrame之上，可以很容易地與其他Python庫集成。
下面是一個簡單的示例，演示如何使用DataPrep進行數據探索性分析：
from dataprep.datasets import load_dataset
from dataprep.eda import create_report
df = load_dataset("titanic.csv")
create_report(df).show_browser()4. AutoViz
Autoviz包可以用一行代碼自動可視化任何大小的數據集，并自動生成HTML、bokeh等報告。用戶可以與AutoViz包生成的HTML報告進行交互。
以下是一個簡單的示例代碼，展示了如何使用 AutoViz：
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class
AV = AutoViz_Class()
filename = "" # 如果有文件名，可以在這里指定
sep = "," # 數據集的分隔符
dft = AV.AutoViz(
filename,
sep=",",
depVar="",
dfte=None,
header=0,
verbose=0,
lowess=False,
chart_format="svg",
max_cols_analyzed=30,
max_rows_analyzed=150000,
)5. D-Tale
D-Tale 是一個結合了 Flask 后端和 React 前端的工具，為用戶提供了一種輕松查看和分析 Pandas 數據結構的方式。它與 Jupyter 筆記本和 Python/IPython 終端完美集成。目前，該工具支持 Pandas 的數據結構，包括 DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和 RangeIndex。用戶可以通過 D-Tale 在瀏覽器中直觀地查看數據、生成統計信息、創建可視化圖表，并進行一些數據處理操作。D-Tale 的結構使得數據分析變得更加直觀和便捷，為用戶提供了一種高效的數據探索和分析工具。
6. Dabl
Dabl不太關注單個列的統計度量，而是更多地關注通過可視化提供快速概述，以及方便的機器學習預處理和模型搜索。Dabl中的Plot()函數可以通過繪制各種圖來實現可視化，包括:
- 目標分布圖
- 散射對圖
- 線性判別分析
以下是一個簡單的示例代碼，展示了如何使用Dabl：
import pandas as pd
import dabl
df = pd.read_csv("titanic.csv")
dabl.plot(df, target_col="Survived")
