数据科学领域中，数据探索是构建机器学习模型和成功数据科学项目的关键步骤。正如亚伯拉罕·林肯所说：“给六小时砍树，会花四小时磨斧子。”这句话在数据科学中同样适用。不经过充分的数据探索，无论使用多少复杂的算法或计算资源，得到的结果都是不可靠的。本文将分享10个强大的数据探索技巧和窍门，帮助节省时间并快速分析手头的数据。
本文是数据科学技巧系列的第二部分，强烈建议阅读。同时，将学习成果转化为一个免费课程，可以在查看。此外，如果有自己的数据科学技巧和窍门，可以在上与社区分享。每天在、、等社交媒体平台上发布这些技巧，记得关注#avhackoftheday获取每日新鲜数据科学技巧！
以下是将要介绍的数据操作和数据整理技巧：
Pandas库深受数据科学家喜爱。Pandas Profiling提供了数据的即时整体报告，包括特征的可视化、缺失值的百分比、多重共线性的指示等。这是一个非常实用的工具。
# Pandas Profiling代码示例
收集的数据中包含日期和时间变量，可以从中提取年份、月份、季度、星期几、小时等信息，并在分析中利用这些特征。这些特征将增强分析和预测模型。
# 构建基于时间的特征代码示例
另一个让同事印象深刻的技巧是在Pandas dataframe上绘制热图。这有助于一目了然地评估结果，并提供清晰优雅的可视化效果。使用Seaborn来完成这项任务。
# 在Pandas dataframe上绘制热图代码示例
KNNImputer是最新版Sklearn 0.22中添加的一个伟大功能。通常使用单变量方法如SimpleImputer来填补缺失值。相反，可以使用多变量方法如KNNImputer来完成这项任务。KNNImputer使用k-最近邻来填补缺失值。
# 使用KNNImputer填补缺失值代码示例
这是sklearn中最好的更新之一。决策树是最直观的算法之一，用于发现自变量的影响。使用这个函数，可以轻松地用一行代码绘制决策树。
# 绘制决策树代码示例
数据分箱在数据探索活动中非常重要。通常使用它将连续变量转换为离散变量。以泰坦尼克号数据集为例，将连续变量“年龄”转换为离散变量“年龄组”。
# 数据分箱代码示例
作为产品增长分析师，总是对用户通过不同阶段的旅程感到好奇。Plotly库提供了一个伟大的工具来可视化和理解用户旅程。这些图表还提供了一种理解用户旅程中的不一致性的方式。
# 漏斗图代码示例
Pandas交叉表可以真正帮助验证一些基本假设，并形成对数据的更直观的看法。它计算两个（或更多）因素的简单交叉制表。默认情况下，如果没有提供聚合函数，它将计算频率表。
# Pandas交叉表代码示例
# 创建交互式图表代码示例
# 在Pandas dataframe上绘制条形图代码示例