这就是ydata-profiling登场的时刻! github.com/ydataai/ydat Ydata-profiling简介 ydata-profiling 是探索数据的好帮手。它能快速为你的数据生成报告,如同一张地图,显示数据的类型、缺失值、分布等信息,解读数据的细节。 它还能通过可视化图表展示数据规律和趋势,让你一眼发现数据中的宝藏。 最后,它会制作报告记录...
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。# 导入库from ydata_profiling import ProfileReportimport pandas as pd# 读取数据df = pd.read_csv('housing.csv')# 自动生成数据探索报告profile =...
Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析。 Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于大型数据集没有太大帮助。而Pandas中的Profiling功能简单通过一...
我们将建立一个本地数据缓存。除了函数download_all_data外,我们将使用与前面相同的代码: defdownload_all_data(stations, start_year, end_year):forstationinstations:foryearinrange(start_year, end_year +1):ifnotos.path.exists(TEMPLATE_FILE.format(station=station, year=year)): download_data(station,...
pip install ydata-profiling 1. 数据摘要功能: ydata-profiling 提供了自动生成数据摘要报告的功能,用户可以一目了然地了解数据的基本统计信息、缺失值情况等。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromydata_profilingimportProfileReport# 生成数据df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,5),columns=["a","b","c"...
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...
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...
Learn how to use the ydata-profiling library in Python to generate detailed reports for datasets with many features.
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")2. 实现pandas 交互式绘图 Pandas内置的.plot()函数是其dataframe类别的一部分。然而,使用该函数呈现的可视化效果并不具有交互性,这使得其吸引力降低。但也不能否认使用pandas.dataframe.plot()函数绘制图表的方...