TGViewer
Big Data Science [RU] Big Data Science [RU] @bdscience_ru · 1.62K subscribers
Post #519 1.03K
💡📊Подборка библиотек для анализа данных
Lux — дополнение к популярному пакету анализа данных Pandas. Она даёт возможность быстро создавать наглядные представления наборов данных и применять базовый статистический анализ при минимальном количестве кода.
Pandas-profiling - помогает сформировать отчёт о профилировании . Этот отчёт даёт подробный обзор переменных в вашем наборе данных. Он даёт представление о статистике для отдельных характеристик данных, таких как распределение, а также среднее, минимальное и максимальное значения. Тот же отчёт даёт представление о корреляциях и взаимодействиях между переменными.
Sweet-Viz - предоставляет быструю визуализацию и анализ данных. Основной козырь Sweet-Viz — обширный HTML-дашборд с полезными представлениями и сводками данных, который генерируется выполнением всего одной строки кода.
D-Tale - это библиотека Python, которая предоставляет интерактивный и удобный интерфейс для визуализации и анализа структур данных Pandas. Она использует Flask в качестве серверной части и React в качестве интерфейса, что упрощает просмотр и изучение фреймов данных Pandas, объектов Series, MultiIndex, DatetimeIndex и RangeIndex. Она легко интегрируется с Jupyter, терминалами Python и ipython.
AutoViz - это библиотека Python, предоставляющая возможности автоматической визуализации данных, позволяющая пользователям визуализировать наборы данных любого размера всего одной строкой кода. Программа автоматически генерирует отчёты в различных форматах, включая HTML и Bokeh, и позволяет пользователям взаимодействовать с созданными HTML-отчетами.
KLib - это библиотека Python, которая предоставляет возможности автоматического разведочного анализа данных (EDA) и профилирования данных. Она предлагает различные функции и визуализации для быстрого изучения и анализа наборов данных.
SpeedML - это библиотека Python, целью которой является ускорение процесса разработки конвейера машинного обучения. Она объединяет часто используемые пакеты ML, такие как Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost и Matplotlib. SpeedML также предоставляет функциональные возможности для автоматизированного EDA
PyPI pandas-profiling Deprecated 'pandas-profiling' package, use 'ydata-profiling' instead
More from @bdscience_ru
  1. Sep 25, 2026Распознавание экрана (Onscreen Awareness) Siri научилась понимать, что происходит у вас на…
  2. Sep 15, 2026Reuters раскрыло инцидент со скоординированными действиями ИИ-агентов OpenAI: Расследовани…
  3. Aug 31, 2026Самая ужасная гавайская рубашка Немецкий дизайнер Симон Веккерт разработал гавайскую рубаш…
  4. Aug 25, 2026WeatherNext от Google DeepMind совершил прорыв в метеорологии! Новый ИИ прогнозирует тропи…
  5. Aug 15, 2026🧠 Enterprise AI наконец-то перестал быть «чатиком сбоку» OpenAI опубликовали два исследов…
  6. Aug 4, 2026Google двигает Gemini вниз по стеку - дешевле, быстрее, уже ближе к enterprise Google выпу…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →