Telegram Group & Telegram Channel
🎯 Фишка инструмента: топ-5 библиотек Python для EDA (разведочного анализа данных)

EDA (Exploratory Data Analysis) — это важнейший этап анализа данных, помогающий понять структуру, закономерности и аномалии в данных перед моделированием. Ниже — библиотеки, которые максимально ускоряют и упрощают этот процесс.

1️⃣ pandas\_profiling
import pandas_profiling  
report = pandas_profiling.ProfileReport(df)
report.to_file("eda_report.html")


🟪 Генерирует полноценный HTML-отчёт по DataFrame.
🟪 Показывает распределения, корреляции, пропущенные значения, типы данных и многое другое.
🟪 Отличный способ получить обзор по данным всего за пару строк кода.

2️⃣ Sweetviz
import sweetviz  
report = sweetviz.analyze(df)
report.show_html("sweetviz_report.html")


🟪 Создаёт красивый визуальный EDA-отчёт.
🟪 Можно сравнивать два набора данных (например, обучающую и тестовую выборки).
🟪 Очень полезен для выявления смещений и различий между выборками.

3️⃣ D-Tale
import dtale  
dtale.show(df)


🟪 Открывает DataFrame в веб-интерфейсе прямо в браузере.
🟪 Позволяет фильтровать, сортировать, строить графики и смотреть статистику без написания кода.
🟪 Идеален для быстрой визуальной разведки данных.

4️⃣ Skimpy
import skimpy  
skimpy.clean_columns(df)
skimpy.scan(df)


🟪 Очищает названия столбцов (удаляет пробелы, приводит к удобному формату).
🟪 Показывает компактную сводку: типы, пропуски, уникальные значения и т.д.
🟪 Очень лёгкая и быстрая библиотека — минимализм и эффективность.

5️⃣ AutoViz
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class  
AV = AutoViz_Class()
AV.AutoViz("your_file.csv")


🟪 Автоматически определяет тип переменных и строит графики: распределения, тренды, связи между переменными.
🟪 Работает напрямую с CSV и Pandas DataFrame.
🟪 Подходит для быстрого первичного анализа без ручного выбора визуализаций.

Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6411
Create:
Last Update:

🎯 Фишка инструмента: топ-5 библиотек Python для EDA (разведочного анализа данных)

EDA (Exploratory Data Analysis) — это важнейший этап анализа данных, помогающий понять структуру, закономерности и аномалии в данных перед моделированием. Ниже — библиотеки, которые максимально ускоряют и упрощают этот процесс.

1️⃣ pandas\_profiling

import pandas_profiling  
report = pandas_profiling.ProfileReport(df)
report.to_file("eda_report.html")


🟪 Генерирует полноценный HTML-отчёт по DataFrame.
🟪 Показывает распределения, корреляции, пропущенные значения, типы данных и многое другое.
🟪 Отличный способ получить обзор по данным всего за пару строк кода.

2️⃣ Sweetviz
import sweetviz  
report = sweetviz.analyze(df)
report.show_html("sweetviz_report.html")


🟪 Создаёт красивый визуальный EDA-отчёт.
🟪 Можно сравнивать два набора данных (например, обучающую и тестовую выборки).
🟪 Очень полезен для выявления смещений и различий между выборками.

3️⃣ D-Tale
import dtale  
dtale.show(df)


🟪 Открывает DataFrame в веб-интерфейсе прямо в браузере.
🟪 Позволяет фильтровать, сортировать, строить графики и смотреть статистику без написания кода.
🟪 Идеален для быстрой визуальной разведки данных.

4️⃣ Skimpy
import skimpy  
skimpy.clean_columns(df)
skimpy.scan(df)


🟪 Очищает названия столбцов (удаляет пробелы, приводит к удобному формату).
🟪 Показывает компактную сводку: типы, пропуски, уникальные значения и т.д.
🟪 Очень лёгкая и быстрая библиотека — минимализм и эффективность.

5️⃣ AutoViz
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class  
AV = AutoViz_Class()
AV.AutoViz("your_file.csv")


🟪 Автоматически определяет тип переменных и строит графики: распределения, тренды, связи между переменными.
🟪 Работает напрямую с CSV и Pandas DataFrame.
🟪 Подходит для быстрого первичного анализа без ручного выбора визуализаций.

Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6411

View MORE
Open in Telegram


Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

Telegram today rolling out an update which brings with it several new features.The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. The update also adds interactive emoji. When you send one of the select animated emoji in chat, you can now tap on it to initiate a full screen animation. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations. This is then visible to you or anyone else who's also present in chat at the moment. The animations are also accompanied by vibrations.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from sg


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA