推荐一款高效的python数据框处理工具Sidetable

安装

可以使用从 PyPI 安装 Sidetable

pip install sidetable

我们将使用从 Kaggle 下载的 Titanic 数据集来实现该库。

sidetable 的思想是减少数据分析所需的代码行数并加快工作流程。对于任何数据集，都需要执行一些数据分析任务，包括可视化特征分布、频率计数、缺失记录计数。

我们将使用 Titanic 数据集详细讨论 Sidetable 库的特性。

Pandas 提供了 value_counts() 函数，用于计算特征的频率计数。Pandas 可以计算分布计数和概率分布，但你可能希望更容易组合这些值。

分布计数和概率分布可以结合使用，但需要大量的输入和代码记忆。

对于 sidetable，使用 freq() 函数在一行Python代码中实现它更简单。你可以获得累计总数、百分比和更大的灵活性。

除此之外，还可以对多个列进行分组，以可视化已分组要素的分布。

你还可以使用参数 value 指定要素列，以指示分组的数据“sum”应基于特定列。

sidetable 中的 counts() 函数可以生成一个汇总表，该汇总表可用于确定你需要考虑为分类或数值的特征，以便进一步分析和建模。counts() 函数显示特征的唯一值的数量以及最频繁和最不频繁的值。

可以使用 exclude 和 include 参数从数据集中排除或包含特定数据类型。

sidetable 中 missing()函数生成一个汇总表，该汇总表按每列的总缺失值的计数和百分比显示缺失记录。

Sidetable 中 subtotal() 函数最适合与 Pandas 中的 group by 函数一起使用。它可用于计算数据帧分组的一个或多个级别的小计。

subtotal()函数可以将其添加到分组数据的一个或多个级别。你需要首先使用groupby()函数对数据框进行分组，然后在每个级别添加一个小计。

Sidetable 是一种高效且方便的工具，它结合了 Pandas 的 value_counts 和 crosstab，生成一个可解释且易于理解的汇总表，还可用于提供分析结果。语法的简单性使其成为用于数据分析和探索的更好的库。

以上就是这款高效的python数据框处理工具Sidetable的详细内容了。

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