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你是否也在朋友圈看過這樣的小廣告：
「你要悄悄學Python，然後驚豔所有人。」
現在，GitHub上一位博主告訴你：不用學，用sweetviz就行。
這是一個基於Python編寫的數據分析軟件，只要掌握3種函數用法，一行Python代碼就能實現數據集可視化、分析與比較。
我們以Titanic數據集爲例，輸入一行代碼：
一個1080p的清晰網頁界面就出現在了眼前。
不僅根據性別、年齡等不同欄目縱向分析數據，每個欄目下還有衆數、最大值、最小值等橫向對比。
所有輸入的數值、文本信息都會被自動檢測，並進行數據分析、可視化和對比，最後幫你進行數據總結。
在這樣的數據分析下，結果一目瞭然。
△ Titanic數據集部分功能細節展示
這樣的效果，是基於3個主函數實現的。
3種函數用法
analyze()丨數據分析
數據分析函數中，有4個參數source，target_feat，feat_cfg和pairwise_analysis需要被設置。
source：以pandas中的DataFrame數據結構、或是DataFrame中的某一類字符串作爲分析對象。
target_feat：需要被標記爲目標對象的字符串。
feat_cfg：需要被跳過、或是需要被強制轉換爲某種數據類型的特徵。
pairwise_analysis：相關性和其他類型的數據關聯可能需要花費較長時間。如果超過了某個閾值，就需要設置這個參數爲on或者off，以判斷是否需要分析數據相關性。
△ 數據相關性分析效果，可能需要花費一定時間
compare()丨兩個數據集比較
如果想要對兩個數據集進行對比分析，就使用這個比較函數。
例子中的my_dataframe和test_df是兩個數據集，分別被命名爲訓練數據和測試數據。
除了這個被插入的數據集，剩餘的參數與analyze中的一致。
compare_intra()丨數據集欄目比較
想要對數據集中某個欄目下的參數進行分析，就採用這個函數進行。
例如，如果需要比較“性別”欄目下的“男性”和“女性”，就可以採用這個函數。
理解這幾種函數的變量後，一行代碼就能實現Python數據分析。
使用指南
sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+環境，配置好環境後，使用萬能的pip下載安裝包：
但有一個條件需要注意：sweetviz需要用到基礎「os」模塊。所以，如果你在使用類似於Google Colab的自定義環境，可能會無法使用sweetviz，目前開發者也在探索解決方案。
下載好後，使用import快速導入sweetviz，就可以開始使用了~
sweetviz使用的原理是，使用一行代碼，生成一個數據報告的對象（其中，my_dataframe是pandas中的DataFrame，一種表格型數據結構）：
在這裏，analyze函數可以被替換爲compare或compare_intra函數，使用方法在上面已經給出，全看你需要什麼類型的數據報告了。
最後，用show一鍵輸出。（結果會以SWEETVIZ_REPORT.html網頁形式展示）
由於在這個過程中，實際上真正需要編寫的只有第二行的生成對象代碼，可以說是名副其實的1行代碼生成數據分析。
展示界面也非常簡潔，只要鼠標停留在感興趣的欄目上，右側就會自動顯示出數據分析的圖表和報告。
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原文發佈時間：2020-07-05
本文作者：蕭簫
本文來自：“量子位公衆號”，瞭解相關信息可以關注“公衆號QbitAI”