「”すぐ” このデータまとめて欲しい」に ”すぐ”に超簡単に応えられる Python の・・・（その２）

はじめに

　
「おい、悪いが”すぐに”このデータまとめてくれ」
　
緊急！となれば、そりゃ”すぐに”取りかかるが、”すぐに”まとめることができるかは別の話・・・これはデータ項目が多いときほど悩ましいものです。

じつは、Pythonは、このようなデータセットでも”すぐに”まとめることができる。

前回は pandas-profiling を記事にしました。

今回は Autoviz というライブラリで同じことをやってみたという記事です。

私は、見た目、コードもシンプルで簡単に思えた Autoviz の方が気に入りました。

「Pythonで相関係数行列グラフとか描けるのは知ってるけど、チマチマやってる時間ないんです」
といった方にとっても、まとめを頼んだ上司にとっても、これらによるアウトプットはまちがいなくありがたいと喜んでくれるはず。

この記事は、私の備忘含め、 Autoviz が誰でも簡単に実行できるように記録するものです。

実行条件など

・Google colabで実行
・ボストン住宅価格のデータセットで実行
※手元データを読込んで実行する場合も記載していますので、簡単にできるはずです。

ボストン住宅価格のデータセットについて

以下サイト（Kaggle）の「Boston.csv」を使わせていただいた。
データ数：506, 項目数：14のデータセットで、住宅価格を示す「MEDV」という項目と、住宅価格に関連するであろう項目が「CRIM：犯罪率」「RM：部屋数」「B：町の黒人割合」「RAD：高速のアクセス性」・・・等、13項目で構成されたデータとなっています。

これだけ項目があると、データ傾向を掴むだけでも、なかなか骨が折れるだろうと想像できますね。

プロファイリング（Autoviz）してみよう！

ライブラリのインストールおよびインポート

!pip install autoviz

# 必要なライブラリーのインポート
import pandas as pd
import numpy as np
from autoviz.AutoViz_Class import AutoViz_Class

データの読み込み（これはスキップしてもいいです）
※手元データを読込む場合は、読み込むファイル名を変更してください。
※Excelファイルを読込む場合は、pd.read_excel('ファイル名.xlsx')となります。

# データセットの読込み
df = pd.read_csv("Boston.csv",index_col=0)
df.head()

**プロファイルを出力

autoviz = AutoViz_Class().AutoViz('Boston.csv')

出力イメージ