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Python 数据挖掘 Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结

Python学习与数据挖掘   2021-11-19 我要评论
想了解Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结的相关内容吗,Python学习与数据挖掘在本文为您仔细讲解Python 数据挖掘的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,数据挖掘,Python,AutoEDA,工具,下面大家一起来学习吧。

我们能否使用一些自动化工具代替人来完成数据分析的过程呢,现有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述过程。本文中,我将盘点常见的 AutoEDA 工具,欢迎收藏学习,喜欢点赞支持,文末提供技术交流群,欢迎畅聊。

1、Pandas Profiling

https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html

Pandas Profiling是款比较成熟的工具,可以直接传入DataFrame即可完成分析过程,将结果展示为HTML格式,同时分析功能也比较强大。

  • 功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、重复行分析
  • 耗时:较少

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2、AutoViz

https://github.com/AutoViML/AutoViz

AutoViz是款美观的数据分析工具,在进行可视化的同时将结果保存为图片格式。

  • 功能:相关性分析、数值变量箱线图、数值变量分布图
  • 耗时:较多

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3、Dataprep

https://dataprep.ai/

Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具,也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析,同时也可以在Notebook中进行交互式分析。

  • 功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
  • 耗时:较多

图片

4、SweetViz

https://github.com/fbdesignpro/sweetviz

SweetViz是款强大的数据分析工具,可以很好的分析训练集和测试集,以及目标标签与特征之间的关系。

  • 功能:数据集对比分析、字段类型分析、变量分布分析、目标变量分析
  • 耗时:中等

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5、D-Tale

https://github.com/man-group/dtale

D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具,对单变量的分析过程支持比较好。

  • 功能:字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
  • 耗时:中等

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