Для того чтобы подступиться к построению каких-либо моделей или проведению каких-либо стат-тестов, всегда нужно изучить имеющиеся на руках данные. Что за экселька прикрепленная к таске? Насколько идеальный ваш SQL-запрос? Как удачно вы распарсили JSON? В общем, много чего еще может случиться перед тем, как вы начнете непосредственно анализ. И на данные хорошо бы посмотреть глазками, до всех агрегаций и расчетов.
Для этого прикольной заменой стандартного пандосовского describe может стать нехитрая библиотечка buckaroo. Ее можно просто поставить, и отображение пандасовского датафрейма станет более информативным. Если рассматривать Google Colab, то ставится она достаточно просто:
!pip install buckaroo
Прочитав данные Титаника можно увидеть вот такую картину
df = pd.read_csv('/content/train.csv')
df.head(10)
Тут вам и распределения переменных, и их типы, и красным подсвеченные NaN-ы — в общем, полезная картинка для первого взгляда на данные.