python spotlight库简化交互式方法探索数据分析
python spotlight库
今天给大家分享一个超强的 python 库，「Spotlight」。
https://github.com/Renumics/spotlight
Spotlight 是一种开源工具，提供了一种简化的交互式方法来探索数据。它简化了可视化创建，支持自定义视图，并允许轻松与数据点交互。
Spotlight 旨在以交互式和探索性的方式简化任何数据类型（表格、非结构化、多模式）的可视化体验。
它提供了一个用户友好的界面，可简化可视化的创建并支持自定义数据视图。
借助 Spotlight，我们可以快速
生成散点图和直方图等视图
过滤、分组、选择和检查单个数据点
在表格视图中查看数字和分类特征
延迟加载大文件
探索相似度图上数据点的相似度
库的安装
我们通过 pip 进行安装，需要注意的是，它要求的 python 版本是大于 3.8的。
pip install renumics-spotlight
加载数据集
让我们从Hugging Face加载葡萄酒质量数据集，用于我们的示例性数据可视化和探索任务。
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset( "mstz/wine" )[ "train" ] df = dataset.to_pandas()
我们使用 df.head() 来显示数据前几行。
使用 Spotlight 交互式探索数据
Spotlight 消除了大量编码的需要，减少了总体代码长度，并使用户能够以交互方式并排配置其数据的多个自定义视图。
只需要一行代码就可以实现快速可视化。
from renumics import Spotlight Spotlight.show(dataset.to_pandas().drop_duplicates())
红葡萄酒和白葡萄酒有什么区别？
当查看相似度图时，我们清楚地看到白葡萄酒和红葡萄酒具有不同的特征并创建了单独的聚类。
在相似度图中找到描述葡萄酒类型的相关特征的一些线索后，我们应该用直方图来看看这些特征值的分布。
我们可以看到，挥发性酸度、总二氧化硫、氯化物等特征在一定程度上区分了红葡萄酒和白葡萄酒。
Spotlight 引入了直观、交互式且高效的数据探索方式，正如葡萄酒数据集的 EDA 中所演示的那样。Spotlight 不仅简化了流程，还增强了洞察力，体现了高效数据探索和可视化的现代方法。
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