Die Datenübersicht ist ein wesentlicher erster Schritt in jedem Datenanalyse -Workflow. Während die Funktion von Pandas 'beschreiben () für viele ein Anlaufwerk war, ist seine Funktionalität auf numerische Daten beschränkt und bietet nur grundlegende Statistiken. Geben Sie Skimpy, eine Python -Bibliothek ein, die detaillierte, visuell ansprechende und umfassende Datenzusammenfassungen für alle Spaltentypen anbieten.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum Spoppy eine würdige Alternative zu Pandas beschreiben (). Sie lernen, wie Sie knapp werden und verwenden, die Funktionen untersuchen und die Ausgabe mit beschreiben () anhand von Beispielen vergleichen. Am Ende haben Sie ein vollständiges Verständnis dafür, wie knapper die explorative Datenanalyse (EDA) verbessert.
Die Beschreibung () -Funktion in Pandas wird häufig verwendet, um Daten schnell zusammenzufassen. Während es als leistungsstarkes Werkzeug für die Explorationsdatenanalyse (EDA) dient, ist der Nutzen in mehreren Aspekten begrenzt. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung seiner Mängel und warum Benutzer häufig Alternativen wie Specimpy suchen:
Standardmäßig funktioniert beschreiben () nur auf numerischen Spalten, sofern sie nicht ausdrücklich auf andere Weise konfiguriert sind.
Beispiel:
Pandas als PD importieren
Data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"Alter": [25, 30, 35, 40],
"City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston"],
"Gehalt": [70000, 80000, 120000, 90000],
}
df = pd.dataframe (Daten)
print (df.describe ())Ausgabe:
Altersgehalt Zählen Sie 4.000000 4.000000 Mittelwert 32.500000 90000.000000 STD 6.454972 20000.000000 min 25.000000 70000.000000 25% 28.750000 77500.000000 50% 32,500000 85000.000000 75% 36.250000 97500.000000 Max 40.000000 120000.000000
Schlüsselproblem:
Nicht numerische Spalten (Name und Stadt) werden ignoriert, es sei denn, Sie rufen explizit beschreiben (include = 'alle'). Selbst dann bleibt die Ausgabe für nicht numerische Säulen im Umfang begrenzt.
Wenn nicht numerische Spalten mit inclused = 'All' enthalten sind, ist die Zusammenfassung minimal. Es zeigt nur:
Beispiel:
print (df.describe (include = "all"))
Ausgabe:
Namensgehalt des Alters in der Stadt nennen Zählen Sie 4 4.0 4 4.000000 Einzigartige 4 Nan 4 Nan Top Alice Nan New York Nan Freq 1 Nan 1 Nan Mittlerer Nan 32.5 Nan 90000.000000 STD NAN 6.5 NAN 20000.000000 min nan 25.0 nan 70000.000000 25% Nan 28.8 Nan 77500.0000000000 50% Nan 32,5 Nan 85000.000000 75% Nan 36.2 Nan 97500.000000000000 Max Nan 40.0 Nan 120000.000000
Schlüsselprobleme:
Pandas 'beschreiben () zeigt den Prozentsatz der fehlenden Daten für jede Spalte nicht explizit an. Das Identifizieren fehlender Daten erfordert separate Befehle:
print (df.isnull (). sum ())
Die von beschreiben () bereitgestellten Standardmetriken sind grundlegend. Für numerische Daten zeigt es:
Es fehlen jedoch fortgeschrittene statistische Details wie:
beschreiben () gibt eine einfache Textübersicht aus, die zwar funktionell ist, in einigen Fällen zwar nicht visuell ansprechend oder einfach zu interpretieren ist. Die Visualisierung von Trends oder Verteilungen erfordert zusätzliche Bibliotheken wie Matplotlib oder Seeborn.
Beispiel: Ein Histogramm oder ein Boxplot würde besser Verteilungen darstellen, aber beschreiben () bietet keine solchen visuellen Funktionen.
Skimpy ist eine Python -Bibliothek, mit der die Explorationsdatenanalyse (EDA) vereinfacht und verbessert wurde. Es enthält detaillierte und präzise Zusammenfassungen Ihrer Daten, wobei sowohl numerische als auch nicht numerische Spalten effektiv behandelt werden. Im Gegensatz zu Pandas 'beschreiben () umfasst Knowpy fortschrittliche Metriken, fehlende Datenerkenntnisse und eine sauberere, intuitivere Ausgabe. Dies macht es zu einem hervorragenden Instrument, um Datensätze schnell zu verstehen, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und auf eine tiefere Analyse vorzubereiten.
Installieren Sie knapp mit PIP:
Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal oder Eingabeaufforderung aus:
PIP Installieren Sie knapp
Überprüfen Sie die Installation:
Nach der Installation können Sie überprüfen, ob Knowpy korrekt installiert wird, indem Sie es in einem Python -Skript oder einem Jupyter -Notizbuch importieren:
Aus knappen Import Skim
print ("Spitzige erfolgreich installiert!")Lassen Sie uns nun verschiedene Gründe im Detail untersuchen, warum es besser ist, Specpy zu verwenden:
Sparsam behandelt alle Datentypen mit gleicher Bedeutung und liefern in einer einzelnen, einheitlichen Tabelle reichhaltige Zusammenfassungen für numerische und nicht numerische Spalten.
Beispiel:
Aus knappen Import Skim
Pandas als PD importieren
Data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"Alter": [25, 30, 35, 40],
"City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston"],
"Gehalt": [70000, 80000, 120000, 90000],
}
df = pd.dataframe (Daten)
Skim (DF)Ausgabe:
Spicky erzeugt eine kurze, gut strukturierte Tabelle mit Informationen wie:
Sparsam hebt automatisch fehlende Daten in seiner Zusammenfassung hervor und zeigt den Prozentsatz und die Anzahl fehlender Werte für jede Spalte. Dadurch wird die Notwendigkeit zusätzlicher Befehle wie df.isnull (). Sum () beseitigt.
Warum das zählt:
Sparsam geht über die grundlegenden deskriptiven Statistiken hinaus, indem zusätzliche Metriken aufgenommen werden, die tiefere Einblicke liefern:
Für nicht numerische Daten wie Zeichenfolgen liefert Specimpy detaillierte Zusammenfassungen, die Pandas beschreiben () nicht mithalten kann:
Beispielausgabe für Textspalten:
| Spalte | Eindeutige Werte | Der häufigste Wert | Modusanzahl | AVG Länge |
|---|---|---|---|---|
| Name | 4 | Alice | 1 | 5.25 |
| Stadt | 4 | New York | 1 | 7.50 |
Spropy verwendet farbcodierte und tabellarische Ausgänge, die einfacher zu interpretieren sind, insbesondere für große Datensätze. Diese Grafiken heben:
Diese visuelle Attraktivität macht die Präsentationsbereitschaft von Spkimpy's Summary, was besonders nützlich ist, um die Erkenntnisse an die Stakeholder zu melden.
Spropy liefert spezifische Metriken für kategoriale Daten, die Pandas 'beschreiben () nicht tut, wie beispielsweise:
Dies macht knapper für Datensätze, die demografische, geografische oder andere kategoriale Variablen betreffen, besonders wertvoll.
Im Folgenden untersuchen wir, wie Sparklappen effektiv für die Datenübersicht verwendet werden.
Um Specimpy zu verwenden, müssen Sie es zunächst neben Ihrem Datensatz importieren. Spicky integriert nahtlos in Pandas DataFrames.
Beispiel Datensatz:
Arbeiten wir mit einem einfachen Datensatz mit numerischen, kategorialen und Textdaten.
Pandas als PD importieren
Aus knappen Import Skim
# Beispieldatensatz
Data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
"Alter": [25, 30, 35, 40],
"City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston"],
"Gehalt": [70000, 80000, 120000, 90000],
"Bewertung": [4,5, keine, 4,7, 4,8],
}
df = pd.dataframe (Daten)Die Kernfunktion von Sparpy ist Skim (). Bei einem Datenrahmen enthält es eine detaillierte Zusammenfassung aller Spalten.
Verwendung:
Skim (DF)
Lassen Sie uns die Ausgabe von Spkimpy aufschlüsseln:
| Spalte | Datentyp | Fehlen (%) | Bedeuten | Mittlere | Min | Max | Einzigartig | Der häufigste Wert | Modusanzahl |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Name | Text | 0,0% | - | - | - | - | 4 | Alice | 1 |
| Alter | Numerisch | 0,0% | 32.5 | 32.5 | 25 | 40 | - | - | - |
| Stadt | Text | 0,0% | - | - | - | - | 4 | New York | 1 |
| Gehalt | Numerisch | 0,0% | 90000 | 85000 | 70000 | 120000 | - | - | - |
| Bewertung | Numerisch | 25,0% | 4.67 | 4.7 | 4.5 | 4.8 | - | - | - |
Sparsam ist besonders nützlich für die Identifizierung:
Spropy ermöglicht eine gewisse Flexibilität, die Ausgabe je nach Ihren Anforderungen anzupassen:
Skim (df ["Alter", "Gehalt"]]))
Skim (df) .loc [:, "Spalte", "Fehlende (%)"]]]
Spropy vereinfacht die Datenübersicht, indem detaillierte, menschlich-lesbare Erkenntnisse in Datensätze aller Art angeboten werden. Im Gegensatz zu Pandas beschreiben () beschränkt es seinen Fokus nicht auf numerische Daten und bietet eine angereicherte Zusammenfassungerfahrung. Unabhängig davon, ob Sie Daten reinigen, Trends erforschen oder Berichte vorbereiten, die Funktionen von Spoimpy machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Datenfachleute.
A. Es handelt sich um eine Python -Bibliothek, die für eine umfassende Datenübersicht entwickelt wurde und Einblicke über Pandas beschreiben ().
Q2. Kann knapper Ersatz beschreiben ()?A. Ja, es bietet eine verbesserte Funktionalität und kann beschreiben () effektiv ersetzen.
Q3. Unterstützt knappe Datensätze große Datensätze?A. Ja, es ist optimiert, um große Datensätze effizient zu behandeln.
Q4. Wie installiere ich knapp?A. Installieren Sie es mit PIP: PIP Installieren Sie knapp.
Q5. Was macht knapper als beschreiben ()?A. Es fasst alle Datentypen zusammen, enthält fehlende Werterkenntnisse und präsentiert Ausgaben in einem benutzerfreundlicheren Format.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSparsam: Alternative zu Pandas beschreiben () für die Datenübersicht. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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