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eazieda:一种快速简便的方法来进行一些次要的EDA和数据清理
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2021-03-07
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埃济埃达 几乎每个数据分析项目都涉及进行一些探索性数据分析(EDA)和数据预处理的过程。 通常,它们是数据分析工作流程中非常关键且不可避免的步骤。 EDA中有一些非常常见的任务,其中包括: 检查缺失值 检测异常值 在特征之间绘制相关图 为每个特征绘制直方图/条形图 通常,在这些步骤之后进行一些预先处理,例如插补和处理离群值。 所有这些步骤在一起可能需要大量的编码工作,并且可以在多个项目中重复进行。 为了解决这个问题,我们设计了Python软件包eazieda ,它将所有这些代码行包装为四个便捷的函数,这些函数将使您能够快速,轻松地执行EDA以及仅需几行代码就可以进行一些简单的预处理! 安装 $ pip install -i https://test.pypi.org/simple/ eazieda 特征 missing_detect :此函数将接收一个数据帧并生成一个表,该表列出每
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eazieda-master.zip (34个子文件)
eazieda-master
poetry.lock 79KB
.gitignore 2KB
.readthedocs.yml 99B
pyproject.toml 814B
eazieda
missing_detect.py 1KB
histograms.py 3KB
__init__.py 22B
corr_plot.py 4KB
outliers_detect.py 4KB
missing_impute.py 3KB
eazieda.py 2KB
LICENSE 1KB
.github
workflows
build.yml 1018B
deploy.yml 2KB
README.md 5KB
tests
test_eazieda.py 116B
__init__.py 0B
test_corr_plot.py 2KB
test_missing_detect.py 841B
test_outlier_detect.py 4KB
test_histograms.py 2KB
test_missing_impute.py 2KB
CONDUCT.rst 3KB
CONTRIBUTING.rst 4KB
docs
Makefile 608B
index.rst 759B
conf.py 5KB
installation.rst 2KB
make.bat 769B
usage.rst 69B
source
eazieda.rst 301B
modules.rst 58B
conduct.rst 28B
contributing.rst 33B
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mckaywrigley
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