exploratory-data-analysis

僅需 1 行程式碼即可對 Pandas 與 Spark DataFrame 進行資料品質分析與探索性資料分析

隨時掌握資料的預期表現。

Cleanlab 的開源庫是以資料為中心的 AI 標準套件，適用於處理混亂、真實世界的資料與標籤

以程式碼形式的商業智慧：使用 SQL 與 markdown 快速建立互動式資料視覺化

自動化視覺化 pandas 資料框，僅需一行 print！📊 💡

用一行程式碼可視化並比較資料集、目標值與關聯。

文件類型之間語言差異的美觀視覺化呈現。

開源的 Python 低代碼資料準備庫。透過幾行 Python 程式碼即可收集、清理並視覺化您的資料。

從你的 dataframe 中互動式探索非結構化資料集。

自動尋找圖片資料集中的問題，並實踐以資料為中心的電腦視覺。

Data Professor YouTube 頻道上的 R 與 Python 程式碼彙編。

使用 Streamlit 在 Python 中建置 12 個資料應用程式。

資料科學專案的完整生命週期

Python 中的核心密度估計 (KDE)

skimpy 是一個輕量級工具，可在終端機中提供資料框變數的摘要統計資訊。