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这篇CFSDN的博客文章Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
我们能否使用一些自动化工具代替人来完成数据分析的过程呢,现有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述过程.
https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html 。
Pandas Profiling是款比较成熟的工具,可以直接传入DataFrame即可完成分析过程,将结果展示为HTML格式,同时分析功能也比较强大.
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https://github.com/AutoViML/AutoViz 。
AutoViz是款美观的数据分析工具,在进行可视化的同时将结果保存为图片格式.
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https://dataprep.ai/ 。
Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具,也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析,同时也可以在Notebook中进行交互式分析.
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https://github.com/fbdesignpro/sweetviz 。
SweetViz是款强大的数据分析工具,可以很好的分析训练集和测试集,以及目标标签与特征之间的关系.
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https://github.com/man-group/dtale 。
D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具,对单变量的分析过程支持比较好.
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