Sweetviz
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
Sweetviz 是一个开源的 Python 库，旨在让你的探索性数据分析 (EDA) 工作变得轻而易举！使用 Sweetviz，你可以立即显示交互式、详细且非常酷的报告。
Sweetviz 非常适合任何处理数据的人。它简化了繁重的工作，让你专注于理解和完善你的机器学习模型。
Sweetviz 简介
核心功能
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特征分析：Sweetviz 擅长提供对数据集中每个特征的详细见解，涵盖类型、唯一值、缺失值、平均值、中位数、众数等。
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可视化：它生成美观且信息丰富的可视化效果，使用户能够有效、直观地了解数据分布和相关性。
主要特性和组件
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自动化 EDA：Sweetviz 自动化 EDA 流程，分析数据集并生成详细报告，只需用户最少的输入。
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比较分析：它提供了有效比较两个数据集或数据集的两个子集的能力，突出了差异和相似之处。
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目标分析：用户可以指定一个目标特征来深入了解其他特征与目标的关系，为预测建模提供有价值的信息。
如何使用 Sweetviz
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轻松设置：设置和使用 Sweetviz 非常简单，只需几行代码即可生成详细的 EDA 报告。
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可定制性：Sweetviz 具有大量定制选项，允许用户更改分析以突出数据集的特定功能和元素。
从本质上讲，Sweetviz 是数据分析领域的革命性工具，它改变了我们处理、解释和理解数据的方式，使其成为分析师在分析工作中追求深度、清晰度和效率的宝贵资产。
初体验
库的安装
首先，你需要安装 Sweetviz 库。你可以使用 pip 来完成此操作。
pip install sweetviz
加载数据集
在使用 Sweetviz 之前，你需要有一个数据集进行分析。
在本例中，我使用的是 vgsales.csv 数据集，它是 Kaggle 的视频游戏销售情况。
https://www.kaggle.com/datasets/arslanali4343/sales-of-video-games/data，
请注意，该文件尚未经过数据清理过程。
生成报告
现在，让 Sweetviz 发挥它的魔力吧！使用 analyze() 函数生成数据集的报告。该函数将返回一个DataframeReport 对象。
report = sv.analyze(data)
最后，你需要查看生成的报告。你可以直接在 notebook 中可视化它，也可以创建一个 HTML 文件。
report.show_notebook()
要创建 HTML 文件，请使用：
report.show_html('sweetviz_report.html')
单击摘要部分中的 “关联” 按钮会在屏幕右侧显示热图。
该热图的每个图块中都填充有正方形或圆形。
圆圈表示 Pearson 相关性，范围在 [-1, 1] 之间，表示数值特征之间的线性关系。
相反，正方形说明分类关联，按行扩展以显示特征（由左侧的行名称表示）与数据集中的每个其他特征的关联级别，范围从 [0, 1]。
当热图中显示数字特征之间的关系时，你会在热图中看到一个圆圈；当显示分类特征或数字和分类特征的混合之间的关系时，你会在热图中看到一个正方形。
来源——小寒
