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 ProfilingSweetviz;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:

如此优雅,4款 Python 自动数据分析神器真香啊_我爱Python数据挖掘的博客-CSDN博客_python自动分析数据

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

SweetvizPandas 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

sweetviz包:快速可视化和数据集EDA_Smilecoc的博客-CSDN博客_sweetviz

1.4 【DTale】数据分析强大工具DTale的使用

【DTale】数据分析强大工具DTale的使用_Koma_zhe的博客-CSDN博客_dtale教程

1.5 用Python的dtale库进行数据探索

用Python的dtale库进行数据探索_菜鸟学Python数据分析的博客-CSDN博客

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~)

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的更多相关文章

  1. Python数据分析工具:Pandas之Series

    Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数 ...

  2. 关于Python的数据分析工具

    Python - 核心编程环境NumPy/SciPy - 用于快速.高效的数组和矩阵运算IPython - 用于Python的可视化交互开发matplotlib - 用于数据的图形可视化pandas ...

  3. 利用Python进行数据分析:【Pandas】(Series+DataFrame)

    一.pandas简单介绍 1.pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.2.pandas是基于NumPy构建的.3.pandas的主要功能 --具备对其功能的数据结构DataFrame.S ...

  4. python Pandas Profiling 一行代码EDA 探索性数据分析

    文章大纲 1. 探索性数据分析 代码样例 效果 解决pandas profile 中文显示的问题 1. 探索性数据分析 数据的筛选.重组.结构化.预处理等都属于探索性数据分析的范畴,探索性数据分析是帮 ...

  5. python 数据分析工具之 numpy pandas matplotlib

    作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了 ...

  6. python数据分析工具安装集合

    用python做数据分析离不开几个好的轮子(或称为科学棧/第三方包等),比如matplotlib,numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等,这些包的功能强 ...

  7. 快速学习 Python 数据分析包 之 pandas

    最近在看时间序列分析的一些东西,中间普遍用到一个叫pandas的包,因此单独拿出时间来进行学习. 参见 pandas 官方文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs ...

  8. 利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)

    在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编 ...

  9. Python数据处理常用工具(pandas)

    目录 数据清洗的常用工具--Pandas 数据清洗的常用工具 Pandas常用数据结构series和方法 Pandas常用数据结构dataframe和方法 常用方法 数据清洗的常用工具--Pandas ...

  10. 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

    pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...

随机推荐

  1. matplotlib 图表生成

    条形颜色演示 import matplotlib.pyplot as plt ''' 将plt.subplots()函数的返回值赋值给fig和ax俩个变量 plt.subplots()是一个函数,返回 ...

  2. drf-jwt配置文件 jwt签发认证源码分析 自定义用户签发认证 simpleui后台管理美化 权限控制 (acl、rbac)

    目录 昨日回顾 接口文档 自动生成接口文档 接口文档必备的内容 cookie-session-token发展史 token原理 base64 快速签发 定制返回格式 jwt的认证 drf-jwt配置文 ...

  3. Spring 学习笔记(2)框架介绍

    本篇文章主要对 Spring 框架进行整体介绍,包括其核心功能模块与体系结构,让大家对该框架有个大体的认识. 1. 前景提要 如果你之前学过 Servlet 的话,那么一定会对 MVC 分层概念有所了 ...

  4. [网络克隆]利用tiny proxy实现局域网内批量安装WINDOWS操作系统。

    说明:本文支持UEFI及BIOS系统克隆.支持UEFI及BIOS网络引导,适用于新旧几乎所有支持网络启动的电脑. 事前准备: 保证被克隆的电脑为同一配置,或者各硬件差异不大,比如CPU同如英特尔8代的 ...

  5. C#对字符串进行加密解密

    首先上效果图 加解密接口 internal string ToEncrypt(string encryptKey, string str) { try { byte[] P_byte_key = // ...

  6. zzuli1895: 985的0-1串难题

    //解法:用二分查找,如果当前位置是'1',则查找比这个位置多k+1个零的位置,如果当前位置是'0',则查找比当前位置多k个零的位置, 注意要在末尾添个最大的值 #include<iostrea ...

  7. python之数学函数应用

    一.abs(x) 1.作用: 函数返回 x(数字)的绝对值,如果参数是一个复数,则返回它的大小(模) 2.举例说明: #1.abs() a = abs(-15) print(a) b = abs(1+ ...

  8. go 接口学习笔记

    这里是对接口在汇编层面上转换和实现的小结,详细了解可参考 Go 语言接口的原理 1. 类型转换:结构体到接口 1.1 结构体方法实现接口 package main type Duck interfac ...

  9. # Linux操作补充

    取消高亮显示空格和Tab gvim ~/.vimrc # 在.vimrc文件中 set nohls # shell中执行 source ~/.vimrc ./vimrc是Gvim的配置文件 Gvim新 ...

  10. 【C++】枚举作为类函数返回值时需定义在使用之前

    枚举定义在前,作为函数返回值在后 枚举定义在后,则函数返回值需用普通类型