分享一个用于导入、清洗、分析和预处理数据的Python轮子：klib。
klib提供了一系列非常易于应用的函数，具有合理的默认值，几乎可以用在任何 DataFrame 上，用于评估数据质量、获得灵感、执行数据清洗和可视化，从而更轻便、更高效的处理Python Pandas DataFrame数据。
klib可视化数据
-klib.cat_plot(df) # 展示分类特征数量和频率
-klib.corr_mat(df) # 相关性矩阵
-klib.corr_plot(df) # 热力图，适用于展示相关性
-klib.corr_interactive_plot(df, split="neg").show() # 交互式相关性图表
-klib.dist_plot(df) # 每个数值特征的分布
-klib.missingval_plot(df) # 缺失值信息图例如，cat_plot，
import klib
import plotly
import pandas as pd
df = pd.read_csv("./NFL_DATASET.csv").iloc[:, 10:]
df_cleaned = klib.data_cleaning(df) #清洗
klib.cat_plot(df_cleaned.iloc[:, 10:28], figsize=(24, 15)) #cat_plot可视化
例如，展示缺省值，
klib.missingval_plot(df_cleaned)
再例如，corr_interactive_plot基于plotly构建交互式相关性图表，
klib.corr_interactive_plot(df, annot=False, figsize=(20,17))
klib清洗数据
主要包含如下函数，
-klib.data_cleaning(df) # 执行数据清洗（删除重复项和空行/列，调整数据类型等）
-klib.clean_column_names(df) # 清理和标准化列名，也在 data_cleaning() 中调用
-klib.convert_datatypes(df) # 将现有数据转换为更高效的数据类型，也在 data_cleaning() 中调用
-klib.drop_missing(df) # 删除缺失值，也在 data_cleaning() 中调用
-klib.mv_col_handling(df) # 基于信息内容删除缺失值比率高的特征
-klib.pool_duplicate_subsets(df) # 基于最小信息损失汇总具有重复项的列子集不一一举例，👉https://github.com/akanz1/klib
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