A análise exploratória de dados é uma atividade básica em qualquer projeto de Ciência de Dados e é necessária para entender no que estamos trabalhando e compreender os dados.
Para ajudar no processo de análise exploratória de dados, podemos usar a linguagem Python para facilitar o fluxo de trabalho. No entanto, às vezes queremos uma maneira mais interativa de explorar os dados.
Este artigo lista 3 Pacotes Python para Análise Interativa de Dados. Clique no nome de cada pacote para acessar a documentação oficial.
PandasGUI é um pacote Python simples que fornece GUI (Interface de Usuário) para exploração de conjuntos de dados. O pacote oferece uma GUI separada com uma experiência semelhante ao Excel que podemos usar para explorar o conjunto de dados, adquirir as estatísticas, visualizar os dados e muito mais.
D-Tale é um pacote Python para exploração interativa de dados que usa um back-end Flask e um front-end React para analisar os dados facilmente. A análise exploratória de dados pode ser feita diretamente em seu Jupyter Notebook ou fora do notebook.
Mito é um pacote Python que transforma seu dataframe em um dataframe de análise semelhante ao Excel. Imagine que você tem um arquivo do Excel, mas está no seu Jupyter Notebook. Fácil, não?
Experimente os pacotes em seus próximos projetos.
David Matos