Python 探索性数据分析工具(PandasGUI,Pandas Profiling,Sweetviz,dtale)以及学术论文快速作图science.mplstyle
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 探索性数据分析工具(PandasGUI,Pandas Profiling,Sweetviz,dtale)以及学术论文快速作图science.mplstyle相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如果探索的数据集侧重数据展示,可以选PandasGUI
;如果只是简单了解基本统计指标,可以选择Pandas Profiling
和Sweetviz
;如果需要做深度的数据探索,那就选择dtale
。
1. 4款 Python 自动数据分析神器真香啊:
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1. PandasGUI:
PandasGUI操作界面
PandasGUI
更侧重数据展示,提供了10多种图表,通过可视的方式配置。
但数据统计做的比较简单,没有提供缺失值、相关系数等指标,数据转换部分也只开放了一小部分接口。
2.Pandas Profiling
Pandas Profiling操作界面
每列的详情包括:缺失值统计、去重计数、最值、平均值等统计指标和取值分布的柱状图。
列之间的相关系数支持Spearman、Pearson、Kendall 和 Phik 4 种相关系数算法。
与 PandasGUI 相反,Pandas Profiling没有丰富的图表,但提供了非常多的统计指标以及相关系数。
3. Sweetviz
Sweetviz
与Pandas Profiling
类似,提供了每列详细的统计指标、取值分布、缺失值统计以及列之间的相关系数。
4. dtale
最后重磅介绍dtale
,它不仅提供丰富图表展示数据,还提供了很多交互式的接口,对数据进行操作、转换。
1.2 Python小工具(2)-----数据分析(sweetviz库的使用):
Python小工具(2)-----数据分析(sweetviz库的使用)_飞在天空中的狗的博客-CSDN博客_python sweetviz
1.3 sweetviz包:快速可视化和数据集EDA
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1.4 【DTale】数据分析强大工具DTale的使用
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1.5 用Python的dtale库进行数据探索
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2. 学术论文快速作图(不同期刊格式图表):
Python小工具(3)----- 学术论文快速作图(不同期刊格式图表)_飞在天空中的狗的博客-CSDN博客
3. 多个文件多数据批量读取:
多个文件多数据批量读取_飞在天空中的狗的博客-CSDN博客_批量从多个文件中提取数据
import numpy as np
import os
# 加载数据路径
x_path = r'xxxx\\BP_input_ai_data\\\\'
y_path = r'xxxx\\BP_input_Y_data\\\\'
def read(x_path,y_path):
x_files = os.listdir(x_path)
y_files = os.listdir(y_path)
file_num = len(x_files) # 文件夹下文件个数
print('======= 共计%s个数据 ======' % file_num)
x_files.sort(key=lambda x: int(x[:-4])) #倒着数第四位'.'为分界线,按照‘.’左边的数字从小到大排序 1.txt 2.txt
y_files.sort(key=lambda y: int(y[:-4]))
# 读取文件夹中每个数据
for i in range(file_num): # 这里循环 读每个文件下的所有数据
x_name = x_path + '\\\\' + x_files[i]
y_name = y_path + '\\\\' + y_files[i]
# print('====== %s读取数据... ======' % x_files[i])
x_data = np.loadtxt(x_name) # 读取数据
y_data = np.loadtxt(y_name)
4.批量修改文件夹中文件后缀名:
批量修改文件夹中文件后缀名_飞在天空中的狗的博客-CSDN博客_批量修改后缀名
待修改数据 1.doc 2.doc
目标格式: 1.txt 2.txt
在此文件夹新建一个记事本,输入代码 ren *.doc *.txt,保存,然后把这个记事本的后缀改为bat,双击运行就行
(无论多少的文件,运行这个bat文件都能同时修改后缀~)
以上是关于Python 探索性数据分析工具(PandasGUI,Pandas Profiling,Sweetviz,dtale)以及学术论文快速作图science.mplstyle的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
最简洁的Python时间序列可视化:数据科学分析价格趋势,预测价格,探索价格
《Python开发 - Python库》PandasGUI安装与使用(数据可视化分析工具)
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