python中有哪些你觉得超级牛的模块?

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python中有哪些你觉得超级牛的模块?。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

之前在做数据分析的时候,用过一个自动化生成数据探索报告的Python库:ydata_profiling

一般我们在做数据处理前会进行数据探索,包括看统计分布、可视化图表、数据质量情况等,这个过程会消耗很多时间,可能需要上百行代码才能实现。

ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作,只需要几行代码,它会生成互动网页形式的报告,里面包含数据概览、字段分布、统计学特征、相关性、缺失值、样本信息等。

# 导入库
from ydata_profiling import ProfileReport
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('housing.csv')
# 自动生成数据探索报告
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")
profile

以上代码在Jupyter notebook中执行,生成数据探索报告如下

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ydata_profiling文档提了几个用途,我觉得还是比较实在

  • 提供数据概览: 包括广泛的统计数据和可视化图表,提供数据的整体视图。该报告可以作为html文件共享,也可以作为小部件集成在Jupyter笔记本中。
  • 数据质量评估: 识别缺失数据、重复数据和异常值。这些对于数据清理和准备很重要,确保分析的可靠性,并及早发现问题。
  • 易于与其他流集成: 数据分析的所有度量都可以以标准JSON格式使用。
  • 大型数据集的数据探索: 即使体量很大的数据集,ydata_profiling也可以轻松生成报告,它同时支持Pandas数据帧和Spark数据帧。

数据集概览 Overview

这个可以看到数据集的整体信息,包括字段数、缺失值行、重复行、占内存大小等等

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字段详细信息 Variables

你可以看到所有字段的统计学特征以及分布情况,包括均值、分位值、最大最小值

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字段分布关系 Interactions

这是个交互可视化图,可以选择任意两个字段,看他们的散点分布关系,通过这个你可以很直观的知道各个字段的关联关系是什么样的,正相关、负相关、无相关等

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字段相关性 Correations

这里通过热力图展示每个字段的相关性,也可以看到具体的值

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缺失值 Missing values

通过柱状图可以清晰看到每个字段缺失值情况

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样本

可以展示前10、尾10的样本数据

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如果你想加快数据分析的速度,可以好好把ydata_profiling利用起来,前期数据探索阶段可以省很多时间。

Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ,但“人红是非多”,导致它平添了许许多多的批评,不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~
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③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

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②Python实战案例

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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

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