提高EDA（探索性数据分析）效率的 3 个简单工具

数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。

1、pandas_profiling

pandas_profiling可以扩展DataFrame 的功能，通过使用 df.profile_report () 函数可以进行快速数据分析并提供数据集的描述性摘要。它为数据集提供了报告生成功能，并为生成的报告提供了许多自定义函数。

要安装 pandas_profiling，请在您的 jupyter Notebook 中运行以下命令。

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