文章目录
- 前言
- 一、准备
- 二、sweetviz 基本用法
- 1.引入库
- 2.读入数据
- 3.调整报告布局
- 总结
前言
Sweetviz是一个开源Python库，它只需三行代码就可以生成漂亮的高精度可视化效果来启动EDA(探索性数据分析)。输出一个HTML。
如上图所示，它不仅能根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，还能对每个栏目做众数、最大值、最小值等横向对比。
所有输入的数值、文本信息都会被自动检测，并进行数据分析、可视化和对比，最后自动帮你进行总结，是一个探索性数据分析的好帮手。
一、准备
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.
(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
- Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
- MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
- 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install sweetviz
二、sweetviz 基本用法
1.引入库
sweetviz 使用的原理是，使用一行代码，生成一个数据报告的对象（其中，my_dataframe是pandas中的DataFrame，一种表格型数据结构）：
import pandas as pd
import sweetviz as sv
# 读取数据
my_dataframe = pd.read_csv('../ImpartData/iris.csv')
# 分析数据
my_report = sv.analyze(my_dataframe)
# 生成报告
my_report.show_html()
执行完成后，会在当前文件夹下生成一个HTML的报告文件
双击这个html，你就能看到精美的分析报告了：
其中，分析数据有三种函数可以用，除了上面提到的analyze函数，还有 compare 和 compare_intra 函数。
首先是analyze函数：
analyze(source: Union[pd.DataFrame, Tuple[pd.DataFrame, str]],
target_feat: str = None,
feat_cfg: FeatureConfig = None,
pairwise_analysis: str = 'auto')
可见其有以下4个参数可以配置：
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
compare()丨两个数据集比较
my_report = sv.compare([my_dataframe, "Training Data"], [test_df, "Test Data"], "Survived", feature_config)
要比较两个数据集，只需使用该 compare() 函数。它的参数与 analyze() 相同，只是插入了第二个参数来覆盖比较数据帧。建议使用 [dataframe, “name”] 参数格式以更好地区分基础数据帧和比较数据帧。（例如 [my_df, “Train”] 比 my_df 更好）
compare_intra()丨数据集栏目比较
my_report = sv.compare_intra(my_dataframe, my_dataframe[“Sex”] == “male”, [“Male”, “Female”], feature_config)
想要对数据集中某个栏目下的参数进行分析，就采用这个函数进行。
例如，如果需要比较“性别”栏目下的“男性”和“女性”，就可以采用这个函数。
3.调整报告布局
一旦你创建了你的报告对象，只需将它传递给两个show函数中的一个：
- show_html():
show_html( filepath='SWEETVIZ_REPORT.html',
open_browser=True,
layout='widescreen',
scale=None)
show_html(…)将在当前文件路径中创建并保存 HTML 报告。有以下参数：
layout (布局)：无论是 'widescreen’或 ‘vertical’。当鼠标移过每个功能时，宽屏布局会在屏幕右侧显示详细信息。新的（从 2.0 开始）垂直布局在水平方向上更加紧凑，并且可以在单击时扩展每个细节区域。
scale：使用浮点数（scale=0.8或 None ）来缩放整个报告。
open_browser：启用 Web 浏览器的自动打开以显示报告。如果不需要，可以在此处禁用它。
2.show_notebook():
show_notebook( w=None,
h=None,
scale=None,
layout='widescreen',
filepath=None)
它将嵌入一个 IFRAME 元素，在notebook中显示报告（例如 Jupyter、Google Colab 等）。
请注意，由于Notebook通常是一个更受限制的环境，因此使用自定义宽度/高度/比例值 (w , h , scale) 可能是个好主意。选项是：
w（宽度）：设置报告输出窗口的宽度。可以是百分比字符串 ( w=“100%”) 或像素 (w=900)。
h（高度）：设置报告输出窗口的高度。可以是像素数 (h=700) 或将窗口拉伸到与所有特征 ( h=“full”)一样高。
scale：与上面的 show_html 相同。
layout：与上面的 show_html 相同。
scale：与上面的 show_html 相同。
filepath：可选的输出 HTML 报告。
总结
我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注徐浪老师大讲堂
