Премиум-EDA с Lux
Продолжаем рассказывать о полезных DS-инструментах, которые пригодятся в ежедневной работе. Например, Python-библиотека Lux, которая упрощает и ускоряет исследование данных за счет автоматизации процесса визуализации и анализа данных. Для датафрейма в Jupyter Notebook, Lux рекомендует набор визуализаций, выделяющих интересные тенденции и закономерности в наборе данных. Визуализации отображаются с помощью интерактивного виджета, который позволяет быстро просматривать большие коллекции визуализаций и разбираться в данных. Будучи глубоко интегрированным с Pandas, Lux поддерживает различные типы географических и временных данных в этой библиотеке, а также SQL-запросы к Postgres.
Центральная часть модели данных Lux Dataframe – подкласс Pandas dataframe, который поддерживает все операции с данными, а также содержит другие переменные и функции для генерации визуальных рекомендаций.
https://github.com/lux-org/lux
https://lux-api.readthedocs.io/en/latest/source/getting_started/overview.html