在数据分析的过程中,快速掌握数据集的基本特征是必不可少的一步。
虽然 Pandas 提供了方便的 df.describe()
方法来生成数据摘要,但随着数据类型和分析需求的多样化,这一方法的局限性逐渐显现。
Skimpy 作为一个新兴的 Python 包,旨在填补这一空白,提供更全面、更智能的数据摘要功能。
Skimpy 是一个轻量级的数据探索工具,旨在为 Pandas 和 Polars 数据框提供详尽的统计摘要。
df.describe()
的对比虽然 Pandas 的 df.describe()
方法在快速生成数据摘要方面表现出色,但它主要针对数值型数据,且提供的信息较为有限。以下是 Skimpy 在多个方面对 df.describe()
的提升:
df.describe()
主要针对数值型数据提供统计信息,而 Skimpy 支持更多数据类型,如类别型(categorical)、布尔型(bool)、日期时间型(datetime)等,能够对不同类型的数据进行相应的统计分析。df.describe()
中是缺失的。df.describe()
中并未涉及。df.describe()
对此类数据的处理较为有限。Skimpy 可以通过 pip
轻松安装:
pip install skimpy
或从 GitHub 仓库安装最新的开发版本:
pip install git+https://github.com/aeturrell/skimpy.git
我们以上次【Python代码模板】数据预处理、数据分析、假设检验、机器学习一文中的示例数据集使用 Skimpy 的简单示例:
import pandas as pd
from skimpy import skim
df = pd.read_csv('yc_data.csv')
# 生成数据摘要
skim(df)
运行上述代码后,Skimpy 会生成如下统计摘要:
注:具体输出格式可能因 Skimpy 版本和数据内容有所不同。
Skimpy 不仅涵盖了数值型数据的基本统计信息,还扩展到了类别型、布尔型、日期时间型等多种数据类型的分析,使得数据探索更加全面和高效。