Sweetviz是一個開源Python庫，它只需三行代碼就可以生成漂亮的高精度可視化效果來啟動EDA(探索性數據分析)。輸出一個HTML。

如上圖所示，它不僅能根據性別、年齡等不同欄目縱向分析數據，還能對每個欄目做眾數、最大值、最小值等橫向對比。

所有輸入的數值、文本信息都會被自動檢測，并進行數據分析、可視化和對比，最后自動幫你進行總結，是一個探索性數據分析的好幫手。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上，如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。

**(可選1) **如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda：Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda，它內置了Python和pip.

**(可選2) **此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南。

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴 ：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install sweetviz

2.sweetviz 基本用法

sweetviz 使用的原理是，使用一行代碼，生成一個數據報告的對象（其中，my_dataframe是pandas中的DataFrame，一種表格型數據結構）：

import pandas as pd
import sweetviz as sv

# 讀取數據
my_dataframe = pd.read_csv('../ImpartData/iris.csv')
# 分析數據
my_report = sv.analyze(my_dataframe)
# 生成報告
my_report.show_html()

執行完成后，會在當前文件夾下生成一個HTML的報告文件

雙擊這個html，你就能看到精美的分析報告了：

其中，分析數據有三種函數可以用，除了上面提到的analyze函數，還有 compare 和 compare_intra 函數。

首先是analyze函數：

analyze(source: Union[pd.DataFrame, Tuple[pd.DataFrame, str]],
            target_feat: str = None,
            feat_cfg: FeatureConfig = None,
            pairwise_analysis: str = 'auto')

可見其有以下4個參數可以配置：

• source： 以pandas中的DataFrame數據結構作為分析對象。
• target_feat： 需要被標記為目標對象的字符串。
• feat_cfg： 需要被跳過、或是需要被強制轉換為某種數據類型的特征。
• pairwise_analysis： 相關性分析可能需要花費較長時間。如果超過了你的忍受范圍，就需要設置這個參數為on或者off，以判斷是否需要分析數據相關性。

compare()丨兩個數據集比較

my_report = sv.compare([my_dataframe, "Training Data"], [test_df, "Test Data"], "Survived", feature_config)

要比較兩個數據集，只需使用該 ** compare() ** 函數。它的參數與 ** analyze()相同，只是插入了第二個參數來覆蓋比較數據幀。建議使用 [dataframe, "name"] 參數格式以更好地區分基礎數據幀和比較數據幀。（例如 ** [my_df, "Train"] ** 比my_df ** 更好）

compare_intra()丨數據集欄目比較

my_report = sv.compare_intra(my_dataframe, my_dataframe["Sex"] == "male", ["Male", "Female"], feature_config)

想要對數據集中某個欄目下的參數進行分析，就采用這個函數進行。
例如，如果需要比較“性別”欄目下的“男性”和“女性”，就可以采用這個函數。

3.調整報告布局

一旦你創建了你的報告對象，只需將它傳遞給兩個show函數中的一個：

1 . show_html() :

show_html( filepath='SWEETVIZ_REPORT.html',
            open_browser=True,
            layout='widescreen',
            scale=None)

show_html(...) 將在當前文件路徑中創建并保存 HTML 報告。有以下參數：

• **layout ** ( 布局 )：無論是 ' widescreen '或 'vertical'。當鼠標移過每個功能時，寬屏布局會在屏幕右側顯示詳細信息。新的（從 2.0 開始）垂直布局在水平方向上更加緊湊，并且可以在單擊時擴展每個細節區域。
• scale ：使用浮點數（scale=0.8或 None ）來縮放整個報告。
• open_browser ：啟用 Web 瀏覽器的自動打開以顯示報告。如果不需要，可以在此處禁用它。

2.show_notebook():

show_notebook( w=None,
                h=None,
                scale=None,
                layout='widescreen',
                filepath=None)

它將嵌入一個 IFRAME 元素，在notebook中顯示報告（例如 Jupyter、Google Colab 等）。

請注意，由于Notebook通常是一個更受限制的環境，因此使用自定義寬度/高度/比例值 ( **w ** , h ** , ** scale ) 可能是個好主意。選項是：

• w （寬度）：設置報告輸出窗口的寬度。可以是百分比字符串 ( w="100%") 或像素 (w=900)。
• h （高度）：設置報告輸出窗口的高度。可以是像素數 (h=700) 或將窗口拉伸到與所有特征 ( h="full")一樣高。
• scale ：與上面的 show_html 相同。
• layout ：與上面的 show_html 相同。
• scale ：與上面的 show_html 相同。
• filepath ：可選的輸出 HTML 報告。