Adatelemzőként az egyik leggyakoribb kérdés, hogy mi a legjobb módja egy adott adatkészlet feltárásának. Ez elsősorban akkor fontos szempont, ha az összes adatot egy olyan jelentésben szeretné összerakni, amelyet Ön vagy csapata könnyen értelmezhet. Ebben az oktatóanyagban bemutatom, hogyan fedezheti fel hatékonyan a Pandák adatkészleteit a ProfileReport() segítségével. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.
Ha kap egy adatkészletet, mit csinál? Hogyan fedezi fel az adathalmazt? Elsősorban, ha mindezt egy könnyen áttekinthető jelentésben szeretnéd összerakni magadnak, munkatársaidnak stb., akkor sok mindent meg kell fontolnod.
Először is gondolja át, hogy milyen típusú változókról van szó, mert ez befolyásolja, hogyan elemzi őket, és hogyan kezeli őket. Az adat azt jelenti, ami adott. Tehát az hiányzik, hogy milyen adatokkal nem rendelkezünk. A másik dolog az, hogy vizualizáld ezeket a kapcsolatokat. Mire hasonlítanak? Ezt a vizualizációs képességet korán és gyakran szeretnénk használni.
Ez egy csomó egymásba fonódó összetett kérdés. A jó dolog az, hogy elérhető ez a profilalkotási jelentés funkció, amely megadja nekünk ezeket a válaszokat. Tehát nézzük meg mindezt Pythonban.
Tartalomjegyzék
Fedezze fel a Pandák adatkészleteit a ProfileReport() függvény segítségével
Először is betöltjük az adatkészletet.
Ezután a pandas_profiling fájlból importálni fogjuk a profiljelentés nevű dolgot. Ha itt hibaüzenetet kap, valószínűleg telepítenie kell. Anacondát használok. Azt javaslom, hogy te is ezt használd. Futtassuk ezt, majd nyomtassuk ki.
Szóval itt van. Van egy áttekintésünk . Ez megadja a változótípusok bontását. Megvan az adatkészlet statisztikája. Látjuk a sor oszlopainak számát, így tovább és így tovább. Az a szép ebben a jelentésben, hogy olyan, mint egy egyablakos ügyintézés, és nagyon jól is néz ki. Nagyon vonzó bemutatója van.
Itt görgetjük lefelé, és megvan a. Egy vizualizációt kapunk, és több részletet tudunk váltani a változóról. Vannak zászlóink, amelyek olyan dolgokra mutatnak rá, amelyek kissé szokatlanok. Megkaptuk ezeket a figyelmeztetéseket is, és sok más funkció, amely további információkat nyújt számunkra. És ez minden egyes változóra vonatkozik.
Ahogy tovább görgetünk lefelé, megtaláljuk az Interactions elemet, ahol szóródási diagramokat hoz létre az adatok megjelenítéséhez.
És akkor megkaptuk a Correlations-t , amely összefoglalja a kapcsolatot.
Következő, amelyek nagyon fontosak. Amint látja, itt van néhány hiányzó érték, és szeretnénk tudni, miért. Ezeknek a vizualizációknak az a célja, hogy segítsenek nekünk ebben. Átkattinthatjuk az egyes látványelemeket, és elemezhetjük az adatokat.
Végül megvan a minta. Ezt sokféleképpen megkaphatjuk, de ez csak az első néhány sor kinyomtatása, amit jó tudni.
Következtetés
Így fedezheti fel a Pandas adatkészleteit a ProfileReport() függvény segítségével. Az adatok szeletelésére és feldarabolására számos módszer létezik. Gondoljon az adatok permutációinak összes kombinációjára. Ez nem fog tudni mindent megtenni helyetted, de ez egy nagyon jó kezdet.
Amikor feltárjuk az adatokat, az valójában egy iteratív folyamat. Nincs olyan egyszeri mágikus tabletta, mint amennyire szeretnénk. A ProfilerReport() azonban valóban nagyszerű eszköz. Nagyon sok információt kapunk, és csak egy sor kódot kapunk. Ez egy ingyenes eszköz, ezért remélem, használhatja saját munkájában. Ossza meg velünk, hogyan csinálja.
Minden jót!
Fejlessze jelentéskészítési készségeit, ha csatlakozik egy adatelemzési kihíváshoz. Az Accelerator segítségével LuckyTemplates szuperfelhasználóvá válhatsz!
Ismerje meg, hogyan számíthatja ki a futó összegeket a LuckyTemplates programban a DAX segítségével. Az összesítések futtatása lehetővé teszi, hogy ne ragadjon le egyetlen egyéni eredménynél sem.
Ismerje meg a változók fogalmát a DAX-ban a LuckyTemplates-en belül, és a változók hatásait a mérőszámok kiszámítására.
Tudjon meg többet a LuckyTemplates Slope diagram nevű egyéni vizualizációról, amely egyetlen vagy több mérőszám növekedésének/csökkenésének megjelenítésére szolgál.
Fedezze fel a LuckyTemplates színtémáit. Ezek elengedhetetlenek ahhoz, hogy jelentései és vizualizációi zökkenőmentesen nézzenek ki és működjenek.
Az átlag kiszámítása a LuckyTemplates alkalmazásban számos módon elvégezhető, hogy pontos információkat kapjon üzleti jelentéseihez.
Nézzük meg a Standard LuckyTemplates Theming témakört, és tekintsünk át néhány olyan funkciót, amely magában a LuckyTemplates Desktop alkalmazásban található.
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhat létre egyéni jelmagyarázatot a LuckyTemplates Map Visualban a kívánt színek és szegmentálás megjelenítéséhez.
Ismerje meg, hogyan állíthat be LuckyTemplates háttérképet a PowerPoint segítségével. Ez az egyik technikám a LuckyTemplates jelentéseim létrehozásához.
Ebben az oktatóanyagban egy szervezeten belüli beszerzési elemzésbe fogunk belemerülni egy interaktív funkció és az adatmodell erejének felhasználásával.
