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标题: 数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码发掘数据？ [打印本页]

作者: Eiiejej 时间: 2019-12-5 08:05
标题: 数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码发掘数据？
在 30 秒内，完成你全部的标准数据分析，这就是用 Pandas 停止数据分析产生的“奇观”。

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Pandas 是 Python 中处理数据的首选库，它运用起来很容易，非常灵敏，可以处理不同类型和大小的数据，而且它有大量的函数，这让操作数据几乎是小菜一碟。

Pandas 基础之旅

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用 Python 处理过数据的人大概对 pandas 不生疏。

假如想处理行或列排序的格式化数据，大多数状况下，你可以运用 pandas 处理。假如没安装 pandas，可以用你喜欢的命令终端安装，一定要用 pip 命令：

 复制代码
pipinstallpandas

如今，让我们看看默许的 pandas 完成都可以做什么：

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非常简约，但也很平铺直叙，“method”这列去哪儿？

我们解释一下下面代码和输入的含义：

Pandas 的任何“数据帧”都有一个 describe() 方法，这个方法会前往下面的输入。但请留意，这个方法的以上输入数据中，关于类别的变量漏掉了。在下面的例子中，输入信息里，“ method”这一列被完全移除。

让我们看看能否能做得更好。

Pandas 分析

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这仅仅是分析报告的扫尾部分

假如我告诉你，我仅用 3 行 Python 代码即可生成以下统计数据，你会感觉如何（假如不算 imports 语句的话，实践上只需求 1 行代码即可）：

核心信息

分位数统计

描画性统计

高频运用的数值

直方图

相关性

缺失值

（以上特征列表直接摘自 Pandas Profiling GitHub 页面 ）

运用 Pandas Profiling 包，我们仅用 1 行代码就可以得到以上数据！在命令行终端只需运用 pip 即可安装 Pandas Profiling 包：

 复制代码
pipinstallpandas_profiling

乍一看，阅历丰富的数据分析师能够会嘲笑这是华而不实的，但是，它可以协助你疾速获得你拥有的数据概况：

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看到了吗，正如我所说，1 行代码搞定！

你看到的第一部分内容是“ 概览 ”（请看上图），这部分内容会呈现给你一些非常高级的数据和变量统计，以及像变量高相关性和高偏态性等这类正告。

但是它提供的信息远远不止这些。往下滑动，我们会发现这份输入报告包含多个部分。仅用图片显示这个 1 行代码的输入都是不大合适的，所以我制造了一张 GIF 图：

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我激烈建议你本人来探求这个软件包里的特征——毕竟，这只要 1 行代码，而且你会在当前的数据分析中发现这个软件包真的很好用。

 复制代码
import pandasaspd
import pandas_profiling
pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/planets.csv').profile_report()

更多相似的代码库

假如你喜欢运用这些易用的东西来改进你的 Python 工作流，可以看看我的 一些最新文章 。

最后的思索

这篇文章真的很短小。我本人才刚刚发现 Pandas Profiling 这个库，觉得可以拿来分享！

作者: lhp0721 时间: 2019-12-5 08:15
分享了

作者: 黄龙long 时间: 2019-12-5 22:29
为保住菊花，这个一定得回复！

作者: 捣蛋小猪 时间: 2019-12-7 09:40
加油！不要理那些键盘侠！

作者: bettermanzy 时间: 2019-12-7 22:00
除了666我无话可说

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