之前在做数据分析的时候，用过一个自动化生成数据探索报告的Python库：ydata_profiling 一般我们在做数据处理前会进行数据探索，包括看统计分布、可视化图表、数据质量情况等，这个过程会消耗很多时间，可能需要上百行代码才能实现。ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作，只需要几行代码，它会生成互动网页形式的报告...
Ydata_profiling 是一个用于数据分析和探索性数据分析(EDA)的 Python 库。 它提供了自动生成详细数据分析报告的功能,包括统计摘要、数据质量评估、变量间关系分析等内容。 生成的报告以交互式方式呈现,用户可以通过图表、表格和交叉过滤器动态探索数据集。 该库支持多种数据格式,包括 CSV、Excel、SQL 数据库等,并且具...
Ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作,只需要几行代码,它会生成互动网页形式的报告,里面包含数据概览、字段分布、统计学特征、相关性、缺失值、样本信息等。 之前在做数据分析的时候,用过一个自动化生成数据探索报告的Python库:ydata_profiling 一般我们在做数据处理前会进行数据探索,包括看统计分布、可视化图表、...
之前在做数据分析的时候,用过一个自动化生成数据探索报告的Python库:ydata_profiling 一般我们在做数据处理前会进行数据探索,包括看统计分布、可视化图表、数据质量情况等,这个过程会消耗很多时间,可能需要上百行代码才能实现。 ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作,只需要几行代码,它会生成互动网页形式的报告,里面...
For EDA, we have to write many lines of code, which can sometimes be complex and time-consuming, but it can be automated using Pandas Profiling with just a few lines of code. If you need a refresher on EDA, read out Python Exploratory Data Analysis. Here’s an example of a profile ...
ydata-profiling是一款强大的Python库,专为数据分析和数据探索而设计。它能够自动生成关于数据集的详尽报告,帮助用户快速了解数据的结构、特征和潜在问题,从而加速数据分析过程。 特点精简提炼: 自动生成报告: ydata-profiling 能够自动生成详尽的数据报告,包括数据摘要、数据类型、缺失值、异常值等信息,为数据探索提供全面...
pip install 'ydata-profiling[notebook]' Then run it in a Jupyterlab environment from ydata_profiling import ProfileReport ydata-profiling version v4.8.3 Dependencies Using Python v3.11.7 and pip v24.0, with the following dependencies - pandas==2.2.2 - notebook==7.2.0 - jupyterlab==4.2...
python exploratory-data-analysis pandas dataprep dabl d-tale sweetviz ydata-profiling Updated Apr 1, 2025 Python snehapadgaonkar / Household-energy-consumption-prediction Star 0 Code Issues Pull requests The model predicts household energy usage using historical data and weather factors to optimi...
I am sharing the code I am using right now to do this. I am new to all this so please excuse the code quality. Any help to get faster results are appreciated. Python Copy def data_profiling(self, cursor, df, attribute_ids, existing_attribute_ids): total_rows = df.count() null_...
Metabolomics data processing using OpenMS. Comput. Methods Data Anal. Metab. 2104, 49–60 (2020). CAS Google Scholar Smith, C. A., Want, E. J., O’Maille, G., Abagyan, R. & Siuzdak, G. XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment,...