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用于自动化探索性数据分析的 5 个有用的 Python 脚本
花费数小时手动清理、汇总和可视化数据？使用这 5 个即用型 Python 脚本自动化您的探索性数据分析工作流程。
来源:KDnuggets简介
作为数据科学家或分析师，您知道理解数据是每个成功项目的基础。在构建模型、创建仪表板或生成见解之前，您需要知道您正在处理什么。但探索性数据分析（EDA）是令人烦恼的重复性和耗时的。
对于每个新数据集，您可能会编写几乎相同的代码来检查数据类型、计算统计数据、绘制分布等。您需要系统化、自动化的方法来快速、彻底地了解您的数据。本文介绍了五个 Python 脚本，旨在自动化数据探索中最重要和最耗时的方面。
📜您可以在 GitHub 上找到这些脚本。
1. 分析数据
识别痛点
当你第一次打开一个数据集时，你需要了解它的基本特征。您编写代码来检查数据类型、计算唯一值、识别丢失的数据、计算内存使用情况并获取摘要统计信息。您对每一列执行此操作，为每个新数据集生成相同的重复代码。对于复杂的数据集，仅此初始分析就可能需要一个小时或更长时间。
查看脚本的作用
自动生成数据集的完整配置文件，包括数据类型、缺失值模式、基数分析、内存使用情况以及所有列的统计摘要。检测潜在问题，例如高基数分类变量、常量列和数据类型不匹配。生成结构化报告，让您在几秒钟内即可全面了解数据。
解释它是如何工作的
脚本迭代每一列，确定其类型，并计算相关统计数据：
⏩获取数据分析器脚本
2. 分析和可视化分布
⏩获取分布分析器脚本