Python 更快进行探索性数据分析的四个方法

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis），通常简称 EDA，是数据科学家的必备技能之一。EDA 是指在分析数据前，首先对数据进行简单的探索和分析，通过可视化等方式概览数据属性、相关性和缺陷，以确定用于后续建模的数据处理和特征工程的方向。本文将介绍 Python 更快进行探索性数据分析的四个方法。

1. Pandas Profiling 自动化报告

Pandas Profiling 是一个自动生成 EDA 报告的 Python 库，可以快速分析一个数据框（DataFrame）的所有变量，并自动检测其类型、基本统计特征、关键字等。使用 Pandas Profiling 生成的报告包含完整的、易于理解的 EDA 摘要和可视化图表，包括变量间的高相关性情况、具有异常值的变量、缺失值和唯一值等。

示例代码：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

data = pd.read_csv('data.csv')
profile = ProfileReport(data)
profile.to_file(output_file="output.html")

上述代码将从 CSV 文件 data.csv 中读取数据，并使用 Pandas Profiling 生成报告，最终输出 HTML 文件 output.html。该文件包括所有的 EDA 摘要和可视化图表。

2. Sweetviz 自动化报告

Sweetviz 是另一个自动生成 EDA 报告的 Python 库，与 Pandas Profiling 类似，它能够自动分析数据框的每个变量并生成易于理解的摘要和可视化图表，同时还能够比较两个数据框之间的差异。Sweetviz 的输出报告可以是 HTML 格式或 Jupyter Notebook 插件。与 Pandas Profiling 不同的是，Sweetviz 还提供了一些交互式的图表和表格，例如绘制热图和散点图时能够将其悬停在数据点上以显示其详细信息。

示例代码：

import pandas as pd
import sweetviz as sv

data = pd.read_csv('data.csv')
report = sv.analyze(data)
report.show_html()

上述代码将从 CSV 文件 data.csv 中读取数据，并使用 Sweetviz 生成报告，最终输出 HTML 文件。

3. pdpipe 流水线

pdpipe 是一个基于 Pandas 的流水线库，用于简化数据处理和清洗的过程。它提供了一系列的“流水线处理器”（Pipeline processor），可以按照指定的顺序执行各种操作。流水线处理器包括选择列、添加列、重命名列、排序值、映射类别和删除重复值等。pdpipe 还可以使用 Pandas 和 Numpy 函数，并支持用户自定义函数。

示例代码：

import pandas as pd
import pdpipe as pdp

data = pd.read_csv('data.csv')

clean_pipe = pdp.ColDrop('ID') +  \
               pdp.RowDrop({'age': [pd.isnull]}) + \
               pdp.ColRename({'income': 'salary'})

clean_data = clean_pipe(data)

上述代码使用 pdpipe 创建了一个简单的流水线，删除限定的列和行，然后重命名列。实际代码要复杂得多，但使用 pdpipe 可以轻松地将涉及多个变换的处理步骤用管道的形式编排。

4. D-Tale 数据探索工具

D-Tale 是一个交互式数据探索工具，可以与任何 Pandas DataFrame 一起使用。它提供了一个 Web 应用程序，显示了有关数据框的许多有用信息，例如分位数、缺失值和其它概要性统计信息。此外，D-Tale 还提供了一些交互式工具，可以查看和修改数据集，并对其执行一些常见操作，例如筛选、排序和更改列类型。

示例代码：

import pandas as pd
import dtale

data = pd.read_csv('data.csv')
dtale.show(data)

使用上述代码可以在浏览器中打开 D-Tale 的 Web 应用程序，展示所读取的数据框中的详细信息和交互式工具。用户可以通过菜单导航、搜索和交互式 UI 对数据集进行导航和修改。

以上就是 Python 更快进行探索性数据分析的四个方法，它们都能够提供有用的 EDA 摘要和图表，但在不同的应用场景下具有各自的优点和缺点。