python AutoViz库一行代码实现可视化数据集
作者：程序员小寒
python AutoViz数据集可视化库
今天给大家分享一个神奇的 python 库，AutoViz。
https://github.com/AutoViML/AutoViz
通过这个库，只需一行代码即可可视化任何大小的数据集！
另外，你可以通过设置将这些交互式图表保存为 HTML 文件。
借助 AutoViz，你可以轻松快速地为数据生成富有洞察力的可视化效果。无论你是数据分析的初学者还是专家，AutoViz 都可以帮助你探索数据并发现有价值的见解。
动机
创建 AutoViz 的动机源于对更高效、用户友好且自动化的数据可视化方法的需求。
可视化数据是数据分析过程中的关键步骤，因为它可以帮助用户理解数据中的模式、趋势和关系。
然而，创建富有洞察力的可视化可能非常耗时，并且需要各种绘图库和技术的专业知识。
AutoViz 通过提供易于使用的自动化解决方案来解决这些挑战，以最少的努力生成有意义的可视化。
节省时间和精力：AutoViz 只需一行代码即可生成多个有洞察力的图表，从而简化了可视化过程，无需为每个图表编写多行代码。
处理大型数据集：AutoViz 旨在处理任何大小的数据集，在必要时对数据进行智能采样，以确保快速有效地生成可视化效果，而不会影响洞察力。
民主化数据科学：AutoViz 通过抽象化各种绘图库的复杂性，使更广泛的受众（包括数据分析的非专家和初学者）能够访问数据可视化。
自动化 EDA：AutoViz 现在可以自动分析并修复数据集中的数据质量问题。这将帮助用户快速将见解转化为行动，而无需手动分析每个变量。
定制和交互性：AutoViz 提供各种定制选项，使用户能够根据自己的特定需求和偏好定制生成的可视化效果。此外，借助 Bokeh 等交互式图表格式，用户可以更动态地探索数据。
总之，AutoViz 背后的动机是使数据可视化更加高效、易于访问和自动化，使用户能够快速从数据中获得有价值的见解，并专注于制定数据驱动的决策。
安装
可以直接使用 pip 进行安装。
pip install autoviz
导入库
import pandas as pd import numpy as np #加载Autoviz from autoviz import AutoViz_Class %matplotlib inline AV = AutoViz_Class()
加载数据
你可以使用自己的数据集，我这里使用的是汽车数据集，如果需要可以私信我获取。
filename = "Cars Data.csv" target_variable = "Horsepower"
可视化
下面，我们通过一行代码，来执行可视化。
dft = AV.AutoViz(
filename,
sep=",",
depVar=target_variable,
dfte=None,
header=0,
verbose=2,
lowess=False,
chart_format="svg",
max_rows_analyzed=500,
max_cols_analyzed=20,
save_plot_dir=None
)首先，你可以得到一份包括各个字段的数据质量报告。
你还可以看到不同的可视化效果，如下图所示。
你还可以将图表格式保存为 HTML，以实现交互式可视化。
当你单击文件时，你将被重定向到一个页面，该页面允许你进行动态和交互式可视化。
如果你只想查看数据质量问题，你可以通过如下代码来实现。
from autoviz import data_cleaning_suggestions data_cleaning_suggestions(df)
自动修复
你可以使用 AutoViz 中的 FixDQ 自动修复数据质量问题。
from autoviz import FixDQ fixdq = FixDQ()
可以快速查看问题（重复行的示例）
fixdq.detect_duplicates(df)
如果你想要快速修复，只需编写一行代码即可！
fixdq.fit_transform(df)
AutoViz 是一个优秀的库，它不仅允许以交互式和动态的方式可视化数据，而且除了提供快速修复之外还显示数据质量问题。
以上就是python AutoViz库一行代码实现可视化数据集的详细内容，更多关于python AutoViz数据集可视化的资料请关注脚本之家其它相关文章！