探索性数据分析是一种非常重要的数据探索技术，用于了解数据的各个方面，这是执行任何机器学习或深度学习任务之前最重要的步骤之一。
探索性数据分析可以帮助识别明显的错误，区分数据集中的异常，发现重要元素，发现内部信息的设计并提供新的知识。
背景
在任何机器学习项目的生命周期中，我们在数据分析、特征选择、特征工程等环节耗费时间占整个项目的 60% 的以上，一方面它是数据科学项目中最重要的部分，另一方面它是必须要进行的，比如清理数据、处理缺失值、处理异常值、处理不平衡的数据集、等等，高效完成数据探索任务势在必行。
自动化探索性数据分析
今天我给大家分享4款自动化探索数据分析的顶级 Python 库，列表如下：
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dtale
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pandas profiling
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sweetviz
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autoviz
1、D-tale
D-tale 是一个在 2020 年 2 月推出的库，可让我们轻松可视化 pandas 数据框。它具有许多功能，对于探索性数据分析非常方便、支持交互式绘图、3d 绘图、热图、特征之间的相关性、构建自定义列等等。
安装
pip install dtale
首先，我们分享一个 d-tale 的案例
import dtale
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
d = dtale.show(df)
d.open_browser()
上述代码的输出如下所示：
它提供许多选项，例如对数据进行排序、描述数据集、列分析等等，也可以自行查看此功能。
如果单击"Describe"，则会显示所选列的统计分析，例如平均值、中位数、最大值、最小值方差、标准差、四分位数等等。
也可以自行尝试其他功能，例如列分析、格式、过滤器。
如何相互关联呢？
图表 - 建立自定义图表，如折线图、条形图、饼图、堆叠图、散点图、地质图等。
这个工具非常方便，与使用传统的机器学习库（如 pandas、matplotlib 等）相比，它探索性数据分析更快。
2、Pandas Profiling
它是一个用 python 编写的开源库，生成交互式 HTML 报告并描述数据集的各个方面。关键功能包括处理缺失值、数据集的统计数据（如平均值、众数、中位数、偏度、标准差等），以及直方图和相关性等图表。
安装
pip install pandas-profiling
让我们深入研究使用这个库的探索性数据分析。使用示例数据集从 pandas 分析开始：
#importing required packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
import numpy as np
#importing the data
df = pd.read_csv('sample.csv')
#descriptive statistics
pandas_profiling.ProfileReport(df)
下面是上述代码输出
这是一个数据分析报告，它返回数据集中的变量数量、行数、数据集中缺失的单元格、缺失单元格的百分比、重复行的数量和百分比。缺失和重复的单元格数据对于我们的分析非常重要，因为它描述了数据集的更广泛情况。该报告还显示内存的总大小。
变量部分显示特定列的分析。例如对于分类变量，将出现以下输出
它提供对数值变量的深入分析，例如分位数、均值、中位数和、方差、单调性、范围、峰度、四分位间距等等。
描述变量如何相互关联，这些数据对于数据科学家来说是非常必要的。
3、Sweetviz
Sweetviz 是一个开源的 Python 库，用于获得可视化效果，只需几行代码即可用于探索性数据分析。该库可用于可视化变量和比较数据集。
安装
pip install sweetviz
让我们深入研究使用这个库的探索性数据分析，使用示例数据集开始
import sweetviz
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv')
my_report = sweetviz.analyze([df,'Train'], target_feat='SalePrice')
my_report.show_html('FinalReport.html')
4、Autoviz
Autoviz 代表自动可视化，只需几行代码，就可以使用任意大小的数据集进行可视化。
安装
pip install autoviz
可视化
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class
AV = AutoViz_Class()
df = AV.AutoViz('sample.csv')
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