Python探索性数据分析库之sweetviz使用详解

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概要

Sweetviz是一个Python库，专为数据科学家和分析师设计，旨在加速探索性数据分析(EDA)过程。在数据科学项目中，探索性数据分析是必不可少的步骤，但通常也是最耗时的环节之一。Sweetviz通过自动生成高度详细、交互式且美观的可视化报告，大幅简化了这一过程。该库能够对数据集进行全面分析，包括特征分布、相关性、缺失值和目标变量关系等，使用户能够快速理解数据结构和潜在模式，为后续的特征工程和模型构建奠定基础。

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安装

1、基本安装方法

Sweetviz可以通过Python的包管理器pip轻松安装：

pip install sweetviz

2、验证安装

安装完成后，可以通过导入库来验证安装是否成功：

import sweetviz
print(sweetviz.__version__)

如果没有报错并显示版本号，则说明安装成功。

特性

• 自动化分析：一键生成完整的数据分析报告

• 交互式报告：HTML格式的交互式报告，支持展开/折叠详细信息

• 数据集对比：支持两个数据集的对比分析（如训练集vs测试集）

• 目标变量分析：自动分析特征与目标变量的关系

• 类型智能识别：自动识别特征类型并选择合适的分析方法

• 缺失值分析：详细的缺失值统计和可视化

• 相关性分析：特征间相关性可视化和排序

• 高性能处理：优化的计算性能，支持处理较大的数据集

• 最小依赖性：仅依赖常见的数据科学库如pandas、numpy和matplotlib

基本功能

1、生成基本分析报告

Sweetviz的核心功能是生成全面的数据分析报告。以下示例展示如何对单个数据集进行分析并生成报告。这个功能特别适用于初次接触数据集时的快速了解，能够在几秒钟内提供数据集的整体概况，包括数据类型、分布特征和基本统计信息。

import pandas as pd
import sweetviz as sv

# 加载数据集
df = pd.