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Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

發(fā)布時間：2021-11-19 10:11:52 來源：億速云 閱讀：219 作者：iii 欄目：開發(fā)技術(shù)

本篇內(nèi)容主要講解“Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些”吧!

1、Pandas Profiling

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(jié)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(guān)性分析、缺失值分析、重復行分析

  • 耗時：較少

Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

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(jié)果保存為圖片格式。

  • 功能：相關(guān)性分析、數(shù)值變量箱線圖、數(shù)值變量分布圖

  • 耗時：較多

Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

3、Dataprep

https://dataprep.ai/

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(guān)性分析、缺失值分析、交互式分析。

  • 耗時：較多

Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

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(guān)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

Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

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(guān)性分析、缺失值分析、交互式分析。

  • 耗時：中等

Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些

到此，相信大家對“Python數(shù)據(jù)挖掘中常用的AutoEDA工具有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學習！

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