怎樣用Python代碼實現數據分析

怎樣用Python代碼實現數據分析，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。sweetviz是一個基于Python編寫的數據分析軟件，只要掌握3種函數用法，一行Python代碼就能實現數據集可視化、分析與比較。

以Titanic數據集為例，輸入一行代碼：

一個1080p的清晰網頁界面就出現在了眼前。

不僅根據性別、年齡等不同欄目縱向分析數據，每個欄目下還有眾數、最大值、最小值等橫向對比。

所有輸入的數值、文本信息都會被自動檢測，并進行數據分析、可視化和對比，最后幫你進行數據總結。

在這樣的數據分析下，結果一目了然。

△ Titanic數據集部分功能細節展示

這樣的效果，是基于3個主函數實現的。

3種函數用法

analyze()丨數據分析

數據分析函數中，有4個參數source，target_feat，feat_cfg和pairwise_analysis需要被設置。

source：以pandas中的DataFrame數據結構、或是DataFrame中的某一類字符串作為分析對象。

target_feat：需要被標記為目標對象的字符串。

feat_cfg：需要被跳過、或是需要被強制轉換為某種數據類型的特征。

pairwise_analysis：相關性和其他類型的數據關聯可能需要花費較長時間。如果超過了某個閾值，就需要設置這個參數為on或者off，以判斷是否需要分析數據相關性。

△ 數據相關性分析效果，可能需要花費一定時間

compare()丨兩個數據集比較

如果想要對兩個數據集進行對比分析，就使用這個比較函數。

例子中的my_dataframe和test_df是兩個數據集，分別被命名為訓練數據和測試數據。

除了這個被插入的數據集，剩余的參數與analyze中的一致。

compare_intra()丨數據集欄目比較

想要對數據集中某個欄目下的參數進行分析，就采用這個函數進行。

例如，如果需要比較“性別”欄目下的“男性”和“女性”，就可以采用這個函數。

理解這幾種函數的變量后，一行代碼就能實現Python數據分析。

使用指南

sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+環境，配置好環境后，使用萬能的pip下載安裝包：

但有一個條件需要注意：sweetviz需要用到基礎「os」模塊。所以，如果你在使用類似于Google Colab的自定義環境，可能會無法使用sweetviz，目前開發者也在探索解決方案。

下載好后，使用import快速導入sweetviz，就可以開始使用了~

sweetviz使用的原理是，使用一行代碼，生成一個數據報告的對象（其中，my_dataframe是pandas中的DataFrame，一種表格型數據結構）：

在這里，analyze函數可以被替換為compare或compare_intra函數，使用方法在上面已經給出，全看你需要什么類型的數據報告了。

最后，用show一鍵輸出。（結果會以SWEETVIZ_REPORT.html網頁形式展示）

由于在這個過程中，實際上真正需要編寫的只有第二行的生成對象代碼，可以說是名副其實的1行代碼生成數據分析。

展示界面也非常簡潔，只要鼠標停留在感興趣的欄目上，右側就會自動顯示出數據分析的圖表和報告。

看完上述內容，你們掌握怎樣用Python代碼實現數據分析的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！