5个Python自动化EDA库

EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们看看现在有什么新的变化。

为了测试这些库的功能，本文使用了两个不同的数据集，只是为了更好地理解这些库如何处理不同类型的数据。

YData-Profiling

以前被称为Pandas Profiling，在今年改了名字。如果你搜索任何与EDA自动化相关的内容时，它都会作为第一个结果出现，这也是有充分理由的。

这个库最有用和最常用的是ProfileReport()命令。它生成整个数据集的详细摘要，报告对于获得数据的概览非常有用，特别是如果你不知道从哪里或如何开始分析(通常是这种情况)。这对于那些想要节省时间的新手或有经验的分析师来说非常有用。该报告提供单变量分布，突出数据质量问题，并创建相关性。让我们看一下患者风险概况数据的报告:

 patient\_data = pd.read\_csv('/kaggle/input/patient-risk-profiles/patient\_risk\_profiles.csv')  
 zomato\_data=pd.read\_csv('/kaggle/input/zomato-data-40k-restaurants-of-indias-100-cities/zomato\_dataset.csv')  
   
 from ydata\_profiling import ProfileReport  
 patient\_report=ProfileReport(patient\_data)  
 patient\_report  
   
 zomato\_report=ProfileReport(zomato\_data)  
 zomato\_report

这份报告在很直观，也非常全面，它提供了一个很好的概述:

变量统计的简明概述，缺失值的百分比，重复值等。

在Alerts选项卡的简单文本中高亮显示数据质量问题，如高相关性，类不平衡等。

在variables 选项卡中给出了所有变量的单变量分析。有助于了解该变量的分布和统计特性。

点击变量下的“More Details”可以提供对各种其他统计数据，直方图，常见值和极值的更深入分析。基本上包含了一般我们想要知道的所有信息。

对于文本变量，报告生成了一个类似于NLP的概述，如下所示:

Interactions选项卡可以进行双变量分析，其中x轴变量在左列，y轴变量在右列。可以混搭来观察变量之间的相关性。这里唯一的限制是可用的图表类型只有散点图，所以如果想使用不同类型的图表，必须手动绘制。

在Correlations 下，可以观察到所有变量的热图。但是由于变量数量太多，热图几乎难以辨认，所以最好是用自定义参数绘制手动热图。

最后还显示了缺失值和相应的列，以及重复的行(如果有的话)。

现YData报告对于在新数据集上获得立足点并找到进一步调查的方向非常有用。因为Pandas Profiling算是最早 的一个自动化EDA库了，并且YData对它做了非常大的更新。但是在较大数据集的情况下生成报告所需的时间很长，并且有时会崩溃。