Sparsam: Alternative zu Pandas beschreiben () für die Datenübersicht

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.

Lernergebnisse

• Verstehen Sie die Einschränkungen der Pandas -Funktion (beschreiben ().
• Erfahren Sie, wie Sie in Python knapp und implementieren.
• Entdecken Sie die detaillierten Ausgänge und Erkenntnisse von Spkimpy mit Beispielen.
• Vergleichen Sie Ausgänge von knappem und pandas beschreiben ().
• Verstehen Sie, wie Sie knapp in Ihren Datenanalyse -Workflow integrieren.

Inhaltsverzeichnis

• Warum Pandas beschreiben () ist nicht genug?
• Erste Schritte mit Sparklappen
• Warum Sparen ist besser?
• Verwenden von Sackgern für die Datenübersicht
• Vorteile der Verwendung von knappen Verwendung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Warum Pandas beschreiben () ist nicht genug?

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:

Konzentrieren Sie sich standardmäßig auf numerische Daten

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.

Begrenzte Zusammenfassung für nicht numerische Daten

Wenn nicht numerische Spalten mit inclused = 'All' enthalten sind, ist die Zusammenfassung minimal. Es zeigt nur:

• Zählung: Anzahl der Nicht-Missing-Werte.
• Einzigartig: Zählung einzigartiger Werte.
• Oben: Der am häufigsten vorkommende Wert.
• FREQ: Häufigkeit des Top -Werts.

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:

• Stringspalten (Name und Stadt) werden mit übermäßig grundlegenden Metriken (z. B. oben, Freq) zusammengefasst.
• Keine Einblicke in Stringlängen, Muster oder fehlende Datenanteile.

Keine Informationen zu fehlenden Daten

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 ())

Mangel an fortgeschrittenen Metriken

Die von beschreiben () bereitgestellten Standardmetriken sind grundlegend. Für numerische Daten zeigt es:

• Zählen, Mittelwert und Standardabweichung.
• Minimum, Maximum und Quartile (25%, 50%und 75%).

Es fehlen jedoch fortgeschrittene statistische Details wie:

• Kurtosis und Schiefe: Indikatoren für die Datenverteilung.
• Ausreißererkennung: Kein Hinweis auf extreme Werte über typische Bereiche hinaus.
• Benutzerdefinierte Aggregationen: Begrenzte Flexibilität für die Anwendung benutzerdefinierter Funktionen.

Schlechte Visualisierung von Daten

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.

Erste Schritte mit Sparklappen

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!")

Warum Sparen ist besser?

Lassen Sie uns nun verschiedene Gründe im Detail untersuchen, warum es besser ist, Specpy zu verwenden:

Einheitliche Zusammenfassung für alle Datentypen

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:

• Numerische Daten: Anzahl, Mittelwert, Median, Standardabweichung, Minimum, Maximum und Quartile.
• Nicht numerische Daten: Eindeutige Werte, häufigsten Wert (Modus), fehlende Werte und Charakterzahlverteilungen.

Integrierte Handhabung fehlender Daten

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:

• Hilft Benutzern, Datenqualitätsprobleme im Voraus zu identifizieren.
• Fördert schnelle Entscheidungen über die Imputation oder das Entfernen fehlender Daten.

Fortgeschrittene statistische Erkenntnisse

Sparsam geht über die grundlegenden deskriptiven Statistiken hinaus, indem zusätzliche Metriken aufgenommen werden, die tiefere Einblicke liefern:

• Kurtosis: Zeigt die „Tailigkeit“ einer Verteilung an.
• Schiefe: Misst die Asymmetrie in der Datenverteilung.
• Ausreißerflaggen: Markiert Spalten mit potenziellen Ausreißern.

Reiche Zusammenfassung für Textspalten

Für nicht numerische Daten wie Zeichenfolgen liefert Specimpy detaillierte Zusammenfassungen, die Pandas beschreiben () nicht mithalten kann:

• Stringlängenverteilung: Bietet Einblicke in minimale, maximale und durchschnittliche Stringlängen.
• Muster und Variationen: Identifiziert gemeinsame Muster in Textdaten.
• Eindeutige Werte und Modi: Gibt ein klareres Bild der Textvielfalt.

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

Kompakte und intuitive Bilder

Spropy verwendet farbcodierte und tabellarische Ausgänge, die einfacher zu interpretieren sind, insbesondere für große Datensätze. Diese Grafiken heben:

• Fehlende Werte.
• Verteilungen.
• Zusammenfassungsstatistik, alles auf einen Blick.

Diese visuelle Attraktivität macht die Präsentationsbereitschaft von Spkimpy's Summary, was besonders nützlich ist, um die Erkenntnisse an die Stakeholder zu melden.

Integrierte Unterstützung für kategoriale Variablen

Spropy liefert spezifische Metriken für kategoriale Daten, die Pandas 'beschreiben () nicht tut, wie beispielsweise:

• Verteilung der Kategorien.
• Frequenz und Proportionen für jede Kategorie.

Dies macht knapper für Datensätze, die demografische, geografische oder andere kategoriale Variablen betreffen, besonders wertvoll.

Verwenden von Sackgern für die Datenübersicht

Im Folgenden untersuchen wir, wie Sparklappen effektiv für die Datenübersicht verwendet werden.

STEP1: Importieren Sie knapp und bereiten Sie Ihren Datensatz vor

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)

SCHRITT2: Wenden Sie die Funktion Skim () an

Die Kernfunktion von Sparpy ist Skim (). Bei einem Datenrahmen enthält es eine detaillierte Zusammenfassung aller Spalten.

Verwendung:

 Skim (DF)

Schritt 3: Interpretieren Sie die Zusammenfassung von Skimpy

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	-	-	-

• Fehlende Werte: Die Spalte „Bewertung“ hat 25% fehlende Werte, was potenzielle Datenqualitätsprobleme anzeigt.
• Numerische Säulen: Der Mittelwert und der Median für das „Gehalt“ sind nahe, was auf eine grob symmetrische Verteilung hinweist, während das „Alter“ gleichmäßig innerhalb seines Bereichs verteilt ist.
• Textspalten: Die Spalte "Stadt" hat 4 eindeutige Werte, wobei „New York“ die häufigste ist.

Schritt 4: Konzentrieren Sie sich auf wichtige Erkenntnisse

Sparsam ist besonders nützlich für die Identifizierung:

• Datenqualitätsprobleme:
  • Fehlende Werte in Spalten wie "Bewertung".
  • Ausreißer durch Metriken wie Min, Max und Quartile.
• Muster in kategorialen Daten:
  • Die häufigsten Kategorien in Spalten wie „Stadt“.
• Saitenlänge Erkenntnisse:
  • Für textbezogene Datensätze bietet Specimpy durchschnittliche Zeichenfolgenlängen und hilft bei der Vorverarbeitung von Aufgaben wie Tokenisierung.

Schritt 5: Anpassen der knappen Ausgabe

Spropy ermöglicht eine gewisse Flexibilität, die Ausgabe je nach Ihren Anforderungen anzupassen:

• Subset -Spalten: Analysieren Sie nur bestimmte Spalten, indem Sie sie als Teilmenge des Datenrahmens übergeben:

 Skim (df ["Alter", "Gehalt"]]))

• Konzentrieren Sie sich auf fehlende Daten: Identifizieren Sie schnell fehlende Datenanteile:

 Skim (df) .loc [:, "Spalte", "Fehlende (%)"]]]

Vorteile der Verwendung von knappen Verwendung

• All-in-One-Zusammenfassung: Sparende Konsolidate numerische und nicht numerische Einblicke in eine einzelne Tabelle.
• Zeitsparung: Beseitigt die Notwendigkeit, mehrere Codezeilen zum Erforschen verschiedener Datentypen zu schreiben.
• Verbesserte Lesbarkeit: saubere, visuell ansprechende Zusammenfassungen erleichtern es, Trends und Ausreißer zu identifizieren.
• Effizient für große Datensätze: Spoppy ist optimiert, um Datensätze mit zahlreichen Spalten zu verarbeiten, ohne den Benutzer zu überwältigen.

Abschluss

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.

Key Takeaways

• Sparende Verhandlungen verarbeiten nahtlos sowohl numerische als auch nicht numerische Säulen.
• Es liefert zusätzliche Erkenntnisse wie fehlende Werte und eindeutige Zählungen.
• Das Ausgangsformat ist intuitiver und visuell ansprechender als Pandas beschreiben ().

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist knapp?

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!