探索性数据分析，即 Exploratory Data Analysis，简称为 EDA，指拿到数据以后，快速了解数据，对数据进行基础的统计分析，比如，分析数据类型、缺失值、数据分布状态、相关性、绘制可视化图等操作。
以前进行 EDA 操作虽然不是特别麻烦，但也不是特别简单，今天推荐的这个工具，配合 Pandas 只需要两行代码就可以实现超级全面的数据分析内容，可谓是数据分析师的福音。
这个 Python 数据分析支持库就是新近推出的 Sweetviz，Github 上的项目代码库为: https://github.com/fbdesignpro/sweetviz，该支持库的作者叫 Francois Bertrand，用他的话说，Sweetviz 搭配 pandas 的 Dataframe，只需两行代码就可以快速生成 HTML 数据探索报告。
Francois 在 Github 上提供了 Sweetviz 的实例，该实例使用的是大家耳熟能详的泰坦尼克数据集，生成的 HTML 报告他也放在网上了，大家可以进去自己戳戳点点，基本上就可以了解了，http://cooltiming.com/SWEETVIZ_REPORT.html
通过这个用例，可以看出 Sweetviz 的一些主要功能：
- 目标分析，比如泰坦尼克数据集中幸存者与其它要素之间的关系
- 可视化，这个不多说了，上图中就可以看到
- 数据之间的相关性分析，比如皮尔森相关系数、不确定性系数、数据相关性等基础相关性分析
- 数据类型推断，可以自动检测数字、类别、文本特征
- 生成数据集摘要信息，唯一值、缺失值、重复数据、出现频率最高的值等
- 基础数据分析，如最大值、最小值、数据范围、四分位数、均值、众数、标准偏差、数据汇总、中位数绝对偏差、变异系数、数据峰度、数据偏度等
- 支持 Jupyter Notebook
- 支持报告缩放与垂直布局
安装
- 官方说的是支持 Python 3.6+ 和 Pandas 0.25.3+ ，呆鸟用的是 python 3.8.8 和 Pandas 1.2.3
pip install sweetviz
下载数据
- 呆鸟已经把数据给大家下载好了，回复文章底部注解里的口令，下载数据集
- 打开 jupyter notebook 或 jupyter lab， 或其它 VSCode、Pycharm 等你喜欢的 IDE，呆鸟这里用的是 jupyter lab 3.0
- 创建
sweetviz_test文件夹，新建一个 jupyter notebook 文件，比如呆鸟这里叫sweetviz.ipynb - 把
test.csv与train.csv两个文件复制到sweetviz_test中的data文件夹中（新建的） - 打开
sweetviz.ipynb，开始写代码，很简单
import sweetviz
import pandas as pd
train = pd.read_csv("data/train.csv")
test = pd.read_csv("data/test.csv")
my_report = sweetviz.compare([train, "Train"], [test, "Test"], "Survived")
my_report.show_html("Report.html")
完成了，此时在 sweetviz_test 文件夹中就生成了 Report.html 文件，就是上图中的 sweetviz 数据报告，双击打开就可以查看了。
Sweetviz 还支持在 jupyter notebook 里内置显示报告，使用如下命令：
my_report.show_notebook( w=None,
h=None,
scale=None,
layout='widescreen',
filepath=None)
遇到的问题
在运行 my_report = sweetviz.compare([train, "Train"], [test, "Test"], "Survived") 时显示 ImportError: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html
此时安装 ipywidgets 就可以了，安装命令为 pip install ipywidgets
搞定收工，如果你喜欢这个 Python 快捷数据分析工具，就自己安装下载数据试试吧。
关注呆鸟，关注 Python 大咖谈，一起学习 Python 和数据分析。
下载数据集的口令为 sweetviz_test，大家只要在 Python 大咖谈后台输入这个口令就可以看到下载链接了。
