Python | 自动探索性数据分析（EDA）库SweetViz

本文主要是介绍Python | 自动探索性数据分析（EDA）库SweetViz，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

SweetViz是一个开放源代码Python库，主要用于生成精美的高密度可视化文件，启动探索性数据分析（EDA），输出为完全独立的HTML应用程序。

探索性数据分析（EDA）是分析和总结数据集主要特征的过程，通常旨在了解数据中的潜在模式，关系和趋势。

SweetViz库的特点

主要包括以下几个方面：

• 快速生成可视化图表：通过仅两行代码或更少，SweetViz可以快速生成美观且高密度的可视化图表，便于进行探索性数据分析（EDA）。
• 目标值分析：帮助用户分析目标特征，例如如何将目标值（布尔值或数字值）与其他特征关联起来。
• 可视化和比较数据集：支持对不同的数据集（例如训练与测试数据）进行可视化及比较分析，也可以对同个数据集的不同类别进行比较。
• 混合型关联分析：无缝集成了数字（皮尔森相关性）、分类（不确定性系数）和分类数字（相关性）数据类型的关联，以提供所有数据类型的最大信息。
• 独立HTML应用程序：SweetViz的输出是一个完全独立的HTML应用程序，用户可以轻松地分享和查看生成的图表和报告。

总的来说，SweetViz库旨在为用户提供一种快速、简便的方法来进行数据分析和可视化，帮助用户更好地理解数据和特征之间的关系。

安装

首先，我们将使用下面给出的pip install命令安装SweetViz库：

pip install sweetviz

导入必要的库

# import the required libraries 
import pandas as pd
import sweetviz as sv
from sklearn.model_selection import train_test_splitprint("SweetViz Version : {}".format(sv.__version__))

输出

SweetViz Version : 2.3.1

加载数据集

df = pd.read_csv('california_housing.csv')
df.info()

输出

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3000 entries, 0 to 2999
Data columns (total 9 columns):#   Column              Non-Null Count  Dtype  
---  ------              --------------  -----  0   longitude           3000 non-null   float641   latitude            3000 non-null   float642   housing_median_age  3000 non-null   float643   total_rooms         3000 non-null   float644   total_bedrooms      3000 non-null   float645   population          3000 non-null   float646   households          3000 non-null   float647   median_income       3000 non-null   float648   median_house_value  3000 non-null   float64
dtypes: float64(9)
memory usage: 211.1 KB

生成分析报告

为了生成报告，我们有3个函数：

• analyze() 用于单个数据集
• compare() 用于比较2个数据集（例如，Test与Train）
• compare_intra() 用于比较一个数据集中某个选项的数据集的不同

这里，我们有一个单一的数据集，所以在这个时候我们将使用analyze()函数;

report = sv.analyze([df, 'Train'], target_feat='median_house_value')

一旦我们创建了我们的报告对象，然后简单地将其传递给两个’show’函数之一：
show_html（）或show_ notebook（）
show_html（）函数将在给定的文件路径下创建并保存一个HTML报告（HTML页面），
show_notebook（）函数将报表嵌入到Notebook中。

# show the report in a form of an HTML file
report.show_html('Report.html')

比较训练和测试数据集

# Split the dataset 
train_df, test_df = train_test_split(df, train_size=0.75)
# compare the dataset
compare = sv.compare(source=train_df, compare=test_df, target_feat="median_house_value")# Show the result
compare.show_html('Compare.html')

将鼠标悬停在报告左侧导航栏中的“Associations”按钮上，将在报告左侧显示关联图。关联图显示数据集中所有特征对之间的成对关系，每个点表示两个特征的唯一组合。点的大小和颜色表示两个特征之间关联的强度和方向，较大和较暗的点表示较强的正关联，较小和较亮的点表示较弱或负关联。

比较一个数据集中两个不同子群

# import the necessary libraries
import sweetviz as sv
from sklearn.datasets import load_breast_cancer# Load the dataset
cancer = load_breast_cancer(as_frame=True)
# dataframe
df = cancer.frame# Define the FeatureConfig object to force 
# the target feature to be numerical
my_feature_config = sv.FeatureConfig(force_num=['target'])# Create a boolean array to use as the grouping condition
condition_series = df['target'] == 0# Analyze the dataset with the specified FeatureConfig object 
# and grouping condition
my_report = sv.compare_intra(df, condition_series, ['malignant', 'benign'], feat_cfg=my_feature_config, target_feat='target')# Generate and display the report
my_report.show_html()

这篇关于Python | 自动探索性数据分析（EDA）库SweetViz的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---