dataprep.eda
在使用数据前，我们首先要做的是观察数据，包括查看数据的类型、数据的范围、数据的分布等。dataprep.eda是个非常不错的工具，它可以帮你快速生成数据概览。dataprep.eda包含的一些智能特性：
- 为每个 EDA 任务选择正确的图形来可视化数据
- 列类型推断(数字型、类别型和日期时间型)
- 选择合适的时间单位（用户也可以指定）
- 对数量庞大的类型数据输出清晰的可视化方案（用户也可以指定）
dataprep安装
安装dataprep仅需要执行pip instal dataprep即可，由于依赖比较多，安装过程比较慢，需要耐心等待。
如果报错，多半是权限问题，可以在后面加上--user
实例
为了看到这一点的实际应用，我们将使用一个泰坦尼克数据集，我们从数据集的概述开始：
from dataprep.eda import * import pandas as pd train_df = pd.read_csv('titanic/train.csv') train_df
一行代码实现数据集可视化探索
plot(train_df)
plot（df）显示每列的分布。对于分类列，它以蓝色显示条形图。对于数字列，它以灰色显示直方图。从图的输出，我们知道：
- 所有列：有1个标签列和11个特征
- 分类栏：幸存，PassengerId，Pclass，姓名，性别，票证，出发。
- 数字列：年龄，SibSp，parch，票价。
- 缺失值：从图形标题中，我们可以找到3列缺失值。即年龄（19.9％），机舱（77.1％），登机（0.2％）。
- 标签余额：来自幸存者的分布，我们知道，正面和负面的训练实例并不太平衡。有38％的数据带有标签Survived = 1。当前，列类型（即分类或数字）基于输入数据框中的列类型。因此，如果某些列类型被错误地标识，则可以在数据框中更改其类型。例如，通过调用df [col] = df [col] .astype（“ object”），可以将col标识为分类列。
for col in ['Survived', 'Pclass']: train_df[col] = train_df[col].astype("object") plot(train_df )
要了解缺失值，我们首先调用plot_missing（df）来查看缺失值。
plot_missing(train_df)
顶部是可选的，比如选择spectrum可以更具体的看出缺失情况
选择heatmap可以用热力图形式查看缺失情况
接下来，我们决定如何处理缺失值：如果要删除缺失特征，删除包含缺失值的行还是填充缺失值？我们首先分析它们是否与生存相关。如果它们是相关的，则我们可能不想删除该特征。我们通过调用plot（df，x，y）分析两列之间的相关性。这里就不展示了，大家可以探索一下，代码如下
for feature in ['Age', 'Cabin', 'Embarked']: plot(train_df, feature, 'Survived')
现在，我们逐一确定了有用的特征，并删除了无用的特征。虽然每个特征都可用于预测Survived，但是当我们将它们一起考虑时，我们可能不想要相关特征。因此，我们首先进行身份相关的特征。这可以通过简单地调用plot_correlation（df）来完成。
