Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结

1、Pandas Profiling

2、AutoViz

3、Dataprep

4、SweetViz

5、D-Tale

技术交流

我们能否使用一些自动化工具代替人来完成数据分析的过程呢，现有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述过程。本文中，我将盘点常见的 AutoEDA 工具，欢迎收藏学习，喜欢点赞支持，文末提供技术交流群，欢迎畅聊。

https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html

Pandas Profiling是款比较成熟的工具，可以直接传入DataFrame即可完成分析过程，将结果展示为HTML格式，同时分析功能也比较强大。

功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、重复行分析

耗时：较少

https://github.com/AutoViML/AutoViz

AutoViz是款美观的数据分析工具，在进行可视化的同时将结果保存为图片格式。

功能：相关性分析、数值变量箱线图、数值变量分布图

耗时：较多

https://dataprep.ai/

Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具，也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析，同时也可以在Notebook中进行交互式分析。

功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。

耗时：较多

https://github.com/fbdesignpro/sweetviz

SweetViz是款强大的数据分析工具，可以很好的分析训练集和测试集，以及目标标签与特征之间的关系。

功能：数据集对比分析、字段类型分析、变量分布分析、目标变量分析

耗时：中等

https://github.com/man-group/dtale

D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具，对单变量的分析过程支持比较好。

功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。

耗时：中等

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