转自： Python数据科学
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DataFra
me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
例如，cat_plot，
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，开源地址👉https://github.com/akanz1/klib
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