如何用一行程式碼啟動你的探索性資料分析 (EDA)
在機器學習中，探索性資料分析 (EDA) 是你在收集並載入資料到 Python 後，必須做的第一件事。
EDA 包括：
- 透過描述性統計來總結資料
- 視覺化資料
- 識別模式、檢測異常並生成假設
透過 EDA，資料科學家能更深入了解他們的資料，這樣可以評估資料的品質，並為更複雜的機器學習任務做好準備。
但有時候，當你剛開始學習時，可能會不知道從何開始。
這裡有五個簡單的 Python 一行程式碼，可以幫助你啟動 EDA 過程。
1. df.info()
這是每個 EDA 過程中必做的步驟。事實上，這總是我在載入 df 後執行的第一行程式碼。
它告訴你：
- 欄位名稱
- 每個欄位中有多少非空值
- 欄位的資料類型
新聞來源
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