·发表于Towards Data Science ·阅读时长 7 分钟·2024 年 1 月 10 日
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探索性数据分析(EDA)在数据科学中发挥着至关重要的作用,它使我们能够洞察数据并理解数据集中的模式。在我之前的文章中,我介绍了一个名为“Pandas GUI”的 Python 库,它是一个即用型的 Python EDA 工具。
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现在,让我们将注意力转向“ydata-profiling”,它是流行的“pandas-profiling”库的继任者。“ydata-profiling”提供了先进的 EDA 能力,解决了其前身的局限性,使其成为数据科学家和分析师不可或缺的资源。
和往常一样,在我们开始使用这个库之前,我们需要通过pip
安装它。
pip install ydata-profiling