Python1行代码实现Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能丨开源 |数据结构|GitHub|可视化技术|

萧箫发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI
你是否也在朋友圈看过这样的小广告：

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「你要悄悄学Python ，然后惊艳所有人。」
现在， GitHub上一位博主告诉你：不用学，用sweetviz就行。
这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。
我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：

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一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。

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不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。
所有输入的数值、文本信息都会被自动检测，并进行数据分析、可视化和对比，最后帮你进行数据总结。
在这样的数据分析下，结果一目了然。

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△ Titanic数据集部分功能细节展示这样的效果，是基于3个主函数实现的。
3种函数用法 analyze()丨数据分析

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数据分析函数中，有4个参数source ， target_feat ， feat_cfg和pairwise_analysis需要被设置。
source：以pandas中的DataFrame数据结构、或是DataFrame中的某一类字符串作为分析对象。
target_feat：需要被标记为目标对象的字符串。
feat_cfg：需要被跳过、或是需要被强制转换为某种数据类型的特征。
pairwise_analysis：相关性和其他类型的数据关联可能需要花费较长时间。如果超过了某个阈值，就需要设置这个参数为on或者off ，以判断是否需要分析数据相关性。

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△ 数据相关性分析效果，可能需要花费一定时间 compare()丨两个数据集比较

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如果想要对两个数据集进行对比分析，就使用这个比较函数。
例子中的my_dataframe和test_df是两个数据集，分别被命名为训练数据和测试数据。
除了这个被插入的数据集，剩余的参数与analyze中的一致。
compare_intra()丨数据集栏目比较

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想要对数据集中某个栏目下的参数进行分析，就采用这个函数进行。
例如，如果需要比较“性别”栏目下的“男性”和“女性” ，就可以采用这个函数。
理解这几种函数的变量后，一行代码就能实现Python数据分析。
使用指南 sweetviz支持Python 3.6+和Pandas0.25.3+环境，配置好环境后，使用万能的pip下载安装包：

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但有一个条件需要注意：sweetviz需要用到基础「os」模块。所以，如果你在使用类似于Google Colab的自定义环境，可能会无法使用sweetviz ，目前开发者也在探索解决方案。
下载好后，使用import快速导入sweetviz ，就可以开始使用了~

Python1行代码实现Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能丨开源

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