Sweetviz让你三行代码实现探索性数据分析
sweetviz是一个开源python库，它只需三行代码就可以生成漂亮的高精度可视化效果来启动eda(探索性数据分析)。输出一个html。
如上图所示，它不仅能根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，还能对每个栏目做众数、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，最后自动帮你进行总结，是一个探索性数据分析的好帮手。
1.准备
开始之前，你要确保python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细python安装指南 进行安装。
**(可选1) **如果你用python的目的是数据分析，可以直接安装anaconda：python数据分析与挖掘好帮手—anaconda，它内置了python和pip.
**(可选2) **此外，推荐大家用vscode编辑器，它有许多的优点：python 编程的最好搭档—vscode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：
windows 环境 打开 cmd (开始-运行-cmd)。macos 环境 打开 terminal (command+空格输入terminal)。如果你用的是 vscode编辑器 或 pycharm，可以直接使用界面下方的terminal.pip install sweetviz2.sweetviz 基本用法
sweetviz 使用的原理是，使用一行代码，生成一个数据报告的对象（其中，my_dataframe是pandas中的dataframe，一种表格型数据结构）：
import pandas as pdimport sweetviz as sv# 读取数据my_dataframe = pd.read_csv('../impartdata/iris.csv')# 分析数据my_report = sv.analyze(my_dataframe)# 生成报告my_report.show_html()执行完成后，会在当前文件夹下生成一个html的报告文件
双击这个html，你就能看到精美的分析报告了：
其中，分析数据有三种函数可以用，除了上面提到的analyze函数，还有 compare 和 compare_intra 函数。
首先是analyze函数：
analyze(source: union[pd.dataframe, tuple[pd.dataframe, str]], target_feat: str = none, feat_cfg: featureconfig = none, pairwise_analysis: str = 'auto')可见其有以下4个参数可以配置：
source： 以pandas中的dataframe数据结构作为分析对象。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： 相关性分析可能需要花费较长时间。如果超过了你的忍受范围，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。compare()丨两个数据集比较
my_report = sv.compare([my_dataframe, training data], [test_df, test data], survived, feature_config)要比较两个数据集，只需使用该 ** compare() ** 函数。它的参数与 ** analyze()相同，只是插入了第二个参数来覆盖比较数据帧。建议使用 [dataframe, name] 参数格式以更好地区分基础数据帧和比较数据帧。（例如 ** [my_df, train] ** 比my_df ** 更好）
compare_intra()丨数据集栏目比较
my_report = sv.compare_intra(my_dataframe, my_dataframe[sex] == male, [male, female], feature_config)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。
3.调整报告布局
一旦你创建了你的报告对象，只需将它传递给两个show函数中的一个：
1 . show_html() :
show_html( filepath='sweetviz_report.html', open_browser=true, layout='widescreen', scale=none)show_html(...) 将在当前文件路径中创建并保存 html 报告。有以下参数：
**layout ** ( 布局 )：无论是 ' widescreen '或 'vertical'。当鼠标移过每个功能时，宽屏布局会在屏幕右侧显示详细信息。新的（从 2.0 开始）垂直布局在水平方向上更加紧凑，并且可以在单击时扩展每个细节区域。scale ：使用浮点数（scale=0.8或 none ）来缩放整个报告。open_browser ：启用 web 浏览器的自动打开以显示报告。如果不需要，可以在此处禁用它。2.show_notebook():
show_notebook( w=none, h=none, scale=none, layout='widescreen', filepath=none)它将嵌入一个 iframe 元素，在notebook中显示报告（例如 jupyter、google colab 等）。
请注意，由于notebook通常是一个更受限制的环境，因此使用自定义宽度/高度/比例值 ( **w ** , h ** , ** scale ) 可能是个好主意。选项是：
w （宽度）：设置报告输出窗口的宽度。可以是百分比字符串 ( w=100%) 或像素 (w=900)。h （高度）：设置报告输出窗口的高度。可以是像素数 (h=700) 或将窗口拉伸到与所有特征 ( h=full)一样高。scale ：与上面的 show_html 相同。layout ：与上面的 show_html 相同。scale ：与上面的 show_html 相同。filepath ：可选的输出 html 报告。
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如上图所示，它不仅能根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，还能对每个栏目做众数、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，最后自动帮你进行总结，是一个探索性数据分析的好帮手。
1.准备
开始之前，你要确保python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细python安装指南 进行安装。
**(可选1) **如果你用python的目的是数据分析，可以直接安装anaconda：python数据分析与挖掘好帮手—anaconda，它内置了python和pip.
**(可选2) **此外，推荐大家用vscode编辑器，它有许多的优点：python 编程的最好搭档—vscode 详细指南。
请选择以下任一种方式输入命令安装依赖 ：
windows 环境 打开 cmd (开始-运行-cmd)。macos 环境 打开 terminal (command+空格输入terminal)。如果你用的是 vscode编辑器 或 pycharm，可以直接使用界面下方的terminal.pip install sweetviz2.sweetviz 基本用法
sweetviz 使用的原理是，使用一行代码，生成一个数据报告的对象（其中，my_dataframe是pandas中的dataframe，一种表格型数据结构）：
import pandas as pdimport sweetviz as sv# 读取数据my_dataframe = pd.read_csv('../impartdata/iris.csv')# 分析数据my_report = sv.analyze(my_dataframe)# 生成报告my_report.show_html()执行完成后，会在当前文件夹下生成一个html的报告文件
双击这个html，你就能看到精美的分析报告了：
其中，分析数据有三种函数可以用，除了上面提到的analyze函数，还有 compare 和 compare_intra 函数。
首先是analyze函数：
analyze(source: union[pd.dataframe, tuple[pd.dataframe, str]], target_feat: str = none, feat_cfg: featureconfig = none, pairwise_analysis: str = 'auto')可见其有以下4个参数可以配置：
source： 以pandas中的dataframe数据结构作为分析对象。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： 相关性分析可能需要花费较长时间。如果超过了你的忍受范围，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。compare()丨两个数据集比较
my_report = sv.compare([my_dataframe, training data], [test_df, test data], survived, feature_config)要比较两个数据集，只需使用该 ** compare() ** 函数。它的参数与 ** analyze()相同，只是插入了第二个参数来覆盖比较数据帧。建议使用 [dataframe, name] 参数格式以更好地区分基础数据帧和比较数据帧。（例如 ** [my_df, train] ** 比my_df ** 更好）
compare_intra()丨数据集栏目比较
my_report = sv.compare_intra(my_dataframe, my_dataframe[sex] == male, [male, female], feature_config)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。
3.调整报告布局
一旦你创建了你的报告对象，只需将它传递给两个show函数中的一个：
1 . show_html() :
show_html( filepath='sweetviz_report.html', open_browser=true, layout='widescreen', scale=none)show_html(...) 将在当前文件路径中创建并保存 html 报告。有以下参数：
**layout ** ( 布局 )：无论是 ' widescreen '或 'vertical'。当鼠标移过每个功能时，宽屏布局会在屏幕右侧显示详细信息。新的（从 2.0 开始）垂直布局在水平方向上更加紧凑，并且可以在单击时扩展每个细节区域。scale ：使用浮点数（scale=0.8或 none ）来缩放整个报告。open_browser ：启用 web 浏览器的自动打开以显示报告。如果不需要，可以在此处禁用它。2.show_notebook():
show_notebook( w=none, h=none, scale=none, layout='widescreen', filepath=none)它将嵌入一个 iframe 元素，在notebook中显示报告（例如 jupyter、google colab 等）。
请注意，由于notebook通常是一个更受限制的环境，因此使用自定义宽度/高度/比例值 ( **w ** , h ** , ** scale ) 可能是个好主意。选项是：
w （宽度）：设置报告输出窗口的宽度。可以是百分比字符串 ( w=100%) 或像素 (w=900)。h （高度）：设置报告输出窗口的高度。可以是像素数 (h=700) 或将窗口拉伸到与所有特征 ( h=full)一样高。scale ：与上面的 show_html 相同。layout ：与上面的 show_html 相同。scale ：与上面的 show_html 相同。filepath ：可选的输出 html 报告。
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