pip install--user pandas_profiling-2.9.0-py2.py3-none-any.whl-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 可是在jupyter中使用Pandas_Profiling.ProfilingReport时会报如下错误:concat() got an unexpected keyword argument ‘join_axes’,经查是pandas和Pandas_Profiling版本过低导致。 在cmd中...
分析报告全貌 什么是探索性数据分析熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数,用来查看数据的整体情况,比如平均值、标准差之类,就是所谓的探索性数据分析-EDA。 pandas_profiling简介如果你想…
对于大型数据集,我们可以使用minimal=True参数来缩短分析报告的生成时间。 profile = ProfileReport(df,title="Pandas Profiling Report", minimal=True) 将分析报告另存为文件 若不想使用Jupyter笔记本环境,那完全没问题。我们仍然可以使用pandas_profiling并将报告生成为网页HTML文件。 图9...
1.安装:我用的是jupyter_notebook,直接输入下面一行代码即可:(可能会提示部分库版本不够,需要升级,根据提示升级即可,升级方法也很简单,直接pip install+需要升级的包名) pipinstallpandas-profiling 2.数据集:安装完后就可以使用了,用的也是大家平时比较常用的kaggle的数据集:泰坦尼克号数据;可点击下载,下文演示用的主...
Pandas Profiling 可以从用户获取特定于时间序列的分析报告 - 包括提示数据要点的新警报、特定于时间序列分析的线图和相关图，这对于我们分析时间序列数据是非常有用的。https://avoid.overfit.cn/post/4dda70e748f94b6ca201426bdc36b88b 作者：Fabiana Clemente ...
pandas_profiling是一个基于pandas库的开源数据分析工具,能快速对DataFrame中的数据进行统计分析,并生成数据报告。它可以极大简化数据分析流程,自动计算各个特征之间的相关性、缺失值分布、数据类型等。pandas_profiling的主要功能包括: 计算各数字类型特征的基本统计量,如平均值、中位数、方差等 ...
Pandas-profiling是一个开源Python库，它只需一行代码即可为任何机器学习数据集生成漂亮的交互式报告。pandas_profiling使用df.profile_report()扩展了DataFrame，以便进行快速数据分析。每一列的以下统计数据(如果与列类型相关)都显示在交互式HTML报告中:类型推断：检测DataFrame中列的类型。概要：类型，唯一值，缺失值分...
pandas_profiling简介 工欲善其事必先利其器,pandas_profiling就是这样一款工具,pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型,可以简单快速地进行探索性数据分析。 对于数据集的每一列,pandas_profiling会提供以下统计信息: 1、概要:数据类型,唯一值,缺失值
Pandasprofiling是一款基于pandas数据类型的探索性数据分析工具，能够高效地帮助用户了解数据集的基本信息和统计特征。以下是关于pandasprofiling的详细解答：基本信息提供：数据类型：Pandasprofiling能显示数据集每列的数据类型。唯一值与缺失值：快速识别各列中的唯一值数量以及缺失值情况。统计量提供：分位数统计...
在pandas中 df.describe() 是比较基础的探索性数据分析函数,而pandas_profiling则是在DataFrame的基础上扩展,用于快速数据分析。 对于DataFrame中的每一列,和类别有关的指标都会以交互式的网页展现出来 Essentials: type, unique values, missing values (概要:类型,唯一值,缺失值) ...