บทความ IT เจ๋งๆ
8 Python Libraries ที่ทำให้ Data Exploration ง่ายและมีระบบมากขึ้น
25-ก.พ.-26
คัมภีร์เทพ IT
ข้อมูลดิบนั้นตรงไปตรงมาเสมอ แต่ก็มักเต็มไปด้วยความไม่เป็นระเบียบและปัญหาที่ซ่อนอยู่ ความยุ่งยากของ Data Exploration ส่วนใหญ่มักเกิดขึ้นก่อนจะได้วิเคราะห์ด้วย Pandas อย่างจริงจัง บทความนี้จึงรวบรวม 8 Python Libraries ที่ทำให้ Data Exploration ง่ายและมีระบบมากขึ้น ลดความผิดพลาด และทำให้คุณเข้าใจข้อมูลได้เร็วขึ้นตั้งแต่ต้นทาง
1. ydata-profiling (formerly pandas-profiling)
Exploration ได้อย่างเป็นระบบโดยไม่ต้องคาดเดา
คุณคงคุ้นกับขั้นตอนมาตรฐานที่ทำกันประจำเหล่านี้ดี: df.head(), df.describe(), missing values check, dtype confusion
Library ตัวนี้จะช่วยบีบอัดขั้นตอนทั้งหมดนั้นให้เหลือแค่คำสั่งเดียว และยังแสดงให้เห็นถึงสิ่งที่คุณ “ลืมถาม” อีกด้วย
สิ่งที่มันตรวจจับได้ แต่คนมักจะพลาดกัน:
- Column ที่มีค่าเดียวกันทุกแถว แต่คุณลืมลบออก
- Column ที่ดูเหมือน Categorical แต่จริง ๆ คือ ID ที่มี Cardinality สูงมาก
- ค่า Skewness ที่อาจทำให้ Model มีปัญหาในภายหลัง
ทำไมมันถึงสำคัญ:
มันช่วยให้คุณได้เห็นความเสี่ยง (เช่น Data Leakage) ก่อนที่จะเริ่มทำการ Train Model
2. Sweetviz
ทำ Exploratory Data Analysis (EDA) ให้ “เห็นภาพ”
Sweetviz จะช่วยสร้างรายงานเปรียบเทียบแบบ Side-by-Side โดยที่คุณไม่ต้องเขียน Matplotlib Code หลายสิบบรรทัดเพื่อประกอบกราฟเอง
สิ่งที่ทำให้มันแตกต่าง:
- วิเคราะห์ Target ให้โดยอัตโนมัติ
- แยกวิเคราะห์ Feature ทีละตัวแบบเข้าใจง่าย
- ไม่ต้องเข้าไป Configuration ค่าอะไรให้วุ่นวาย
Use Case:
มันเหมาะมากในกรณีที่ต้องรีบทำความเข้าใจ Dataset ก่อนที่จะประชุม หรือก่อนนำเสนอให้กับทีมของคุณ
3. missingno
เพราะ Missing Data แทบไม่เคยเกิดขึ้นแบบสุ่ม ๆ (แม้หลายคนจะยืนยันแบบนั้น)
Missing Values มักเล่าเรื่องราวบางอย่าง และส่วนใหญ่ก็เป็นเรื่องที่ไม่ค่อยดีนัก
Library นี้ช่วยให้คุณเห็น:
- ความสัมพันธ์ของการหายไปของข้อมูล
- การหายไปของข้อมูลเป็นกลุ่ม ๆ พร้อมกัน
- ช่องว่างตามช่วงเวลา (Time-based Gaps)
ความจริงที่ต้องยอมรับ:
ถ้าคุณไม่ Visualize เจ้า Missing Data นั่นคือ คุณกำลัง “คาดเดา” และการคาดเดาแบบนี้มักจะสร้างปัญหาในระยะยาว
4. lux
EDA ที่แนะนำสิ่งที่ควรจะดูต่อ ให้แก่คุณ
Lux จะคอยดูว่า คุณทำอะไรกับ DataFrame แล้วเสนอ Visualization หรือความสัมพันธ์ที่น่าสนใจให้อัตโนมัติ
คุณจะได้:
- ความสัมพันธ์ที่ “น่าสนใจ” โดยไม่ต้องเขียนกราฟเอง
- คำแนะนำ Visualization ที่เหมาะกับข้อมูลแบบอัตโนมัติ
- การเปรียบเทียบข้อมูลโดยที่คุณไม่ต้องเขียนคำสั่งเพิ่ม
ทำไมมันถึงมีความพิเศษ:
Library ส่วนใหญ่จะรอคำสั่งจากคุณ แต่ Lux จะทำตัวเหมือนนักวิเคราะห์ข้อมูล ที่คอยชวนคุณตั้งคำถามอื่น ๆ เพิ่ม
5. dtale
Pandas ในแบบ Interactive และมีความตรงไปตรงมา
ลองนึกภาพถึง Spreadsheet ที่ไม่โกหกคุณ
คุณสามารถ:
- Filter / Sort และแก้ไขข้อมูลได้แบบ Real-Time
- Run คำสั่ง Pandas ผ่าน UI
- มองเห็นความผิดปกติจากภาพได้ทันที แทนที่จะต้องเพ่งดูตัวเลขใน Console ไปทีละบรรทัด
Use Case:
มันเหมาะมากในกรณีที่คุณต้องแชร์ข้อมูลให้ผู้ที่เกี่ยวข้องดูแบบเร็ว ๆ โดยที่ไม่ต้อง Export ไปยัง Excel
6. pyjanitor
ทำ Data Cleaning ให้ Code อ่านง่ายขึ้นโดยไม่ต้องรู้สึกผิด
Dataset ส่วนใหญ่มักจะไม่ได้ถูกสำรวจอย่างละเอียด อาจทำให้ Code ไม่ Clean ตามไปด้วย
มันจะช่วย:
- ลดความสับสนวุ่นวายของชื่อ Column
- ลด Boilerplate Code ที่ซ้ำซ้อน
- แก้ปัญหาเรื่อง Readability
ทำไมหลายคนถึงชอบมัน:
Code ที่ Clean จะช่วยทำให้เห็น Pattern และ Bug ได้ชัดเจนมากขึ้น
7. skimpy
describe() ที่ใช้งานได้จริงกับข้อมูลหลากหลายประเภท
คุณจะได้:
- การสรุปผลที่อ่านเข้าใจง่าย
- สถิติที่คำนึงถึงชนิดข้อมูล (Type-aware Stats)
- การแยก numeric, categorical และ datetime อย่างชัดเจน
ข้อเท็จจริง:
Skimpy ถูกสร้างขึ้นเพราะ df.describe() มักล้มเหลวโดยไม่มีการแจ้งเตือนใด ๆ เมื่อเจอ Dataset ที่มีข้อมูลหลายประเภทปะปนกัน และมันก็ไม่ใช่ปัญหาเล็ก ๆ เลย
8. whylogs
Data Exploration ที่ “จดจำอดีต” ได้ (สามารถติดตามในระยะยาวได้)
EDA ส่วนใหญ่เป็นสิ่งที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ ซึ่งนั่นแหละคือปัญหา
Whylogs
- Data Drift (ข้อมูลที่เข้ามาในวันนี้ ไม่เหมือนกับข้อมูลที่ Model เคยเรียนรู้ในอดีต)
- การเปลี่ยนแปลง Schema
- การเปลี่ยนแปลงทางสถิติเมื่อเวลาผ่านไป
นี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญ:
นี่คือจุดเปลี่ยนจาก “สำรวจข้อมูลก่อนทำ Model” ไปสู่ “เฝ้าดูพฤติกรรมของข้อมูลตลอดเวลา” และนี่คือสิ่งที่ช่วยป้องกัน Production Model พังจากการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่ไม่มีใครสังเกตเห็น
สรุป
และนี่ก็เป็น 8 Python Libraries ที่ทำให้ Data Exploration ง่ายและมีระบบมากขึ้น ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่มันคือแนวทางในการทำ Exploratory Data Analysis อย่างมีโครงสร้าง ตั้งแต่การตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล การพบความผิดปกติ ไปจนถึงการติดตามการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในระยะยาว หากคุณเริ่มต้นได้ถูกต้อง ก็จะลดความเสี่ยงในการนำ Data ไปใช้ในขั้นตอนถัดไปได้อย่างมาก
ที่มา: https://python.plainenglish.io/
รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert
|
|
อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ
|
|
บทความล่าสุด