仅三行就能学会数据分析——Sweetviz详解

文章目录

  • 前言
  • 一、准备
  • 二、sweetviz 基本用法
    • 1.引入库
    • 2.读入数据
  • 3.调整报告布局
  • 总结


前言

Sweetviz是一个开源Python库,它只需三行代码就可以生成漂亮的高精度可视化效果来启动EDA(探索性数据分析)。输出一个HTML。
仅三行就能学会数据分析——Sweetviz详解_第1张图片

如上图所示,它不仅能根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据,还能对每个栏目做众数、最大值、最小值等横向对比。

所有输入的数值、文本信息都会被自动检测,并进行数据分析、可视化和对比,最后自动帮你进行总结,是一个探索性数据分析的好帮手。

一、准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:

  1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
  2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
  3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install sweetviz

二、sweetviz 基本用法

1.引入库

sweetviz 使用的原理是,使用一行代码,生成一个数据报告的对象(其中,my_dataframe是pandas中的DataFrame,一种表格型数据结构):

import pandas as pd
import sweetviz as sv

# 读取数据
my_dataframe = pd.read_csv('../ImpartData/iris.csv')
# 分析数据
my_report = sv.analyze(my_dataframe)
# 生成报告
my_report.show_html()

执行完成后,会在当前文件夹下生成一个HTML的报告文件

在这里插入图片描述
双击这个html,你就能看到精美的分析报告了:
仅三行就能学会数据分析——Sweetviz详解_第2张图片
其中,分析数据有三种函数可以用,除了上面提到的analyze函数,还有 compare 和 compare_intra 函数。

首先是analyze函数:

analyze(source: Union[pd.DataFrame, Tuple[pd.DataFrame, str]],
            target_feat: str = None,
            feat_cfg: FeatureConfig = None,
            pairwise_analysis: str = 'auto')

可见其有以下4个参数可以配置:
仅三行就能学会数据分析——Sweetviz详解_第3张图片

2.读入数据

代码如下(示例):

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。


compare()丨两个数据集比较

my_report = sv.compare([my_dataframe, "Training Data"], [test_df, "Test Data"], "Survived", feature_config)

要比较两个数据集,只需使用该 compare() 函数。它的参数与 analyze() 相同,只是插入了第二个参数来覆盖比较数据帧。建议使用 [dataframe, “name”] 参数格式以更好地区分基础数据帧和比较数据帧。(例如 [my_df, “Train”] 比 my_df 更好)

compare_intra()丨数据集栏目比较

my_report = sv.compare_intra(my_dataframe, my_dataframe[“Sex”] == “male”, [“Male”, “Female”], feature_config)

想要对数据集中某个栏目下的参数进行分析,就采用这个函数进行。
例如,如果需要比较“性别”栏目下的“男性”和“女性”,就可以采用这个函数。

3.调整报告布局

一旦你创建了你的报告对象,只需将它传递给两个show函数中的一个:

  1. show_html():
show_html( filepath='SWEETVIZ_REPORT.html',
            open_browser=True,
            layout='widescreen',
            scale=None)

show_html(…)将在当前文件路径中创建并保存 HTML 报告。有以下参数:

layout (布局):无论是 'widescreen’或 ‘vertical’。当鼠标移过每个功能时,宽屏布局会在屏幕右侧显示详细信息。新的(从 2.0 开始)垂直布局在水平方向上更加紧凑,并且可以在单击时扩展每个细节区域。

scale:使用浮点数(scale=0.8或 None )来缩放整个报告。

open_browser:启用 Web 浏览器的自动打开以显示报告。如果不需要,可以在此处禁用它。

2.show_notebook():

show_notebook( w=None,
                h=None,
                scale=None,
                layout='widescreen',
                filepath=None)

它将嵌入一个 IFRAME 元素,在notebook中显示报告(例如 Jupyter、Google Colab 等)。

请注意,由于Notebook通常是一个更受限制的环境,因此使用自定义宽度/高度/比例值 (w , h , scale) 可能是个好主意。选项是:

w(宽度):设置报告输出窗口的宽度。可以是百分比字符串 ( w=“100%”) 或像素 (w=900)。

h(高度):设置报告输出窗口的高度。可以是像素数 (h=700) 或将窗口拉伸到与所有特征 ( h=“full”)一样高。

scale:与上面的 show_html 相同。

layout:与上面的 show_html 相同。

scale:与上面的 show_html 相同。

filepath:可选的输出 HTML 报告。

总结

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注徐浪老师大讲堂

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