Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的五種AutoEDA 工具總結
我們能否使用一些自動化工具代替人來完成數(shù)據(jù)分析的過程呢，現(xiàn)有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述過程。本文中，我將盤點常見的 AutoEDA 工具，歡迎收藏學習，喜歡點贊支持，文末提供技術交流群，歡迎暢聊。
1、Pandas Profiling
https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html
Pandas Profiling是款比較成熟的工具，可以直接傳入DataFrame即可完成分析過程，將結果展示為HTML格式，同時分析功能也比較強大。
- 功能：字段類型分析、變量分布分析、相關性分析、缺失值分析、重復行分析
- 耗時：較少
2、AutoViz
https://github.com/AutoViML/AutoViz
AutoViz是款美觀的數(shù)據(jù)分析工具，在進行可視化的同時將結果保存為圖片格式。
- 功能：相關性分析、數(shù)值變量箱線圖、數(shù)值變量分布圖
- 耗時：較多
3、Dataprep
Dataprep是款比較靈活也比較強大的工具，也是筆者最喜歡的。它可以指定列進行分析，同時也可以在Notebook中進行交互式分析。
- 功能：字段類型分析、變量分布分析、相關性分析、缺失值分析、交互式分析。
- 耗時：較多
4、SweetViz
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
SweetViz是款強大的數(shù)據(jù)分析工具，可以很好的分析訓練集和測試集，以及目標標簽與特征之間的關系。
- 功能：數(shù)據(jù)集對比分析、字段類型分析、變量分布分析、目標變量分析
- 耗時：中等
5、D-Tale
https://github.com/man-group/dtale
D-Tale是款功能最為強大的數(shù)據(jù)分析工具，對單變量的分析過程支持比較好。
- 功能：字段類型分析、變量分布分析、相關性分析、缺失值分析、交互式分析。
- 耗時：中等
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到此這篇關于Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的五種AutoEDA 工具總結的文章就介紹到這了,更多相關Python 數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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