Python Dora用法及代码示例

朵拉是一个旨在简化探索性数据分析的库，这是一个非常痛苦的部分。它可以自动执行消耗大部分时间的重复性任务。

该库具有非常方便的数据清洗、可视化、特征提取和选择、可视化函数。除此之外，它还用于通过数据分区和数据转换进行模型验证。

这个库使用scikit-learn, Pandas ， 和绘图库。该库的目的是为之前提到的通用库添加额外的函数，以进行探索性数据分析。

安装：

pip install Dora

用法：

In-order 要在数据集中实现它，请使用以下语法：

from Dora import Dora

它可用于：

• 读取数据和配置
• Cleaning
• 特征选择和提取
• Visualization
• 模型验证
• 数据版本控制

下面是最基本的实现朵拉Python 数据集上的模块：

# Import required module 
from Dora import Dora 
  
# Create object 
dora = Dora() 
  
# Add dataset path as argument  
dora.configure(output = 'A', data = 'data.csv')  
  
# Display dataset 
dora.data

输出：