再来看pandas_profiling基本用法,用pandas将数据读入之后,对数据框直接调用profile_report方法生成EDA分析报告,然后使用to_file方法另存为.html文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 profile=df.profile_report(title="Census Dataset")profile.to_file(output_file=Path("./census_report.html")...
df=pd.read_csv("crops data.csv",na_values=['='])profile=ProfileReport(df,title="Agriculture Data",dataset={"description":"This profiling report was generated for 数据STUDIO","copyright_holder":"数据STUDIO","copyright_year":"2021","url":"https://t.1yb.co/HqGX",},variables={"descripti...
AI代码助手复制代码 3. 使用pandas_profiling生成报告 3.1 导入库并加载数据 首先,我们需要导入pandas和pandas_profiling库,并加载一个数据集。这里我们使用pandas自带的iris数据集作为示例。 importpandasaspdfrompandas_profilingimportProfileReport# 加载iris数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris iris = load_iris()...
用pip安装或者用conda安装 pipinstall pandas-profilingcondainstall -c anaconda pandas-profiling 用法 下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。 #importing the necessary packagesimportpandasaspdimportpandas_profilingdf = pd.read_csv('titanic/train.csv')pandas_profiling.ProfileReport(...
pandas-profiling库的使用方法 1、基础用法 import numpy as np import pandas as pd from pandas_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame( np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"] ) profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report") profile.to_file...
wpandas_profiling的作用:类似于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,即探索性数据分析-EDA,可以快速的浏览数据的大致情况。 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 in...
最后的彩蛋:快速查看数据概况 pandas_profiling 作为数据分析的集大成者,Python pandas 功能无比丰富,用法繁杂,以至于学习曲线十分陡峭。不过好处是,一旦熟练掌握,便能“随心所欲、运筹帷幄”地搞数据了。 至于要怎么样才能达到 pandas 熟练掌握,比较快速的方法之一,就是学习别人总结出来的各种技巧。 比如本文提到的这20...
Pandas Profiling的变量部分是完整的,它为每个变量都生成了详细的报告。 交互 交互部分我们可以获取两个数值变量之间的散点图。 相关性 可以获得两个变量之间的关系信息 缺失值 可以获得每个变量的缺失值计数信息。 样本 可以显示了数据集中的样本行,用于了解数据。
pandas_profiling.ProfileReport(df) 用法 以titanic数据集来演示 profiling 的功能。 importpandasaspd importpandas_profiling df = pd.read_csv('titanic/train.csv') pandas_profiling.ProfileReport(df) 除了导入库之外只需要一行代码,就能显示数据报告的详细信息,包括必要的图表。