Python|1行代码实现Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能丨开源
萧箫 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
你是否也在朋友圈看过这样的小广告：
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「你要悄悄学Python ， 然后惊艳所有人 。 」
现在 ， GitHub上一位博主告诉你：不用学 ， 用sweetviz就行 。
这是一个基于Python编写的数据分析软件 ， 只要掌握3种函数用法 ， 一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较 。
我们以Titanic数据集为例 ， 输入一行代码：
【Python|1行代码实现Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能丨开源】
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一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前 。
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不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据 ， 每个栏目下还有众数、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 ， 最后帮你进行数据总结 。
在这样的数据分析下 ， 结果一目了然 。
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△ Titanic数据集部分功能细节展示 这样的效果 ， 是基于3个主函数实现的 。
3种函数用法 analyze()丨数据分析
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数据分析函数中 ， 有4个参数source ， target_feat ， feat_cfg和pairwise_analysis需要被设置 。
source：以pandas中的DataFrame数据结构、或是DataFrame中的某一类字符串作为分析对象 。
target_feat：需要被标记为目标对象的字符串 。
feat_cfg：需要被跳过、或是需要被强制转换为某种数据类型的特征 。
pairwise_analysis：相关性和其他类型的数据关联可能需要花费较长时间 。 如果超过了某个阈值 ， 就需要设置这个参数为on或者off ， 以判断是否需要分析数据相关性 。
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△ 数据相关性分析效果 ， 可能需要花费一定时间 compare()丨两个数据集比较
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如果想要对两个数据集进行对比分析 ， 就使用这个比较函数 。
例子中的my_dataframe和test_df是两个数据集 ， 分别被命名为训练数据和测试数据 。
除了这个被插入的数据集 ， 剩余的参数与analyze中的一致 。
compare_intra()丨数据集栏目比较
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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 。
理解这几种函数的变量后 ， 一行代码就能实现Python数据分析 。
使用指南 sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+环境 ， 配置好环境后 ， 使用万能的pip下载安装包：
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但有一个条件需要注意：sweetviz需要用到基础「os」模块 。 所以 ， 如果你在使用类似于Google Colab的自定义环境 ， 可能会无法使用sweetviz ， 目前开发者也在探索解决方案 。
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