1. 首先,使用pip安装pandas_profiling: pip install pandas_profiling 2. 如果安装失败,可以尝试使用conda安装: conda install -c anaconda pandas_profiling 3. 如果仍然无法安装,可以尝试使用源码安装: git clone https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling.git cd pandas-profiling python setup.py insta...
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html") 02 Pandas实现交互式作图 Pandas有一个内置的.plot函数作为DataFrame类的一部分。但是,使用此功能呈现的可视化不是交互式的,这使得它没那么吸引人。同样,使用pandas.DataFrame.plot函数绘制图表也不能实现交互。...
导入pandas_profiling frompandas_profilingimportProfileReport 分析DataFrame有两种方法: 可以在 Pandas DataFrame上调用 '.profile_report()' 函数。此函数不是 Pandas API 的一部分,但只要导入profiling库,它就会将此函数添加到DataFrame对象中。 可以将DataFrame对象传递给profiling函数,然后调用创建的函数对象以开始生成分...
如果探索的数据集侧重数据展示,可以选PandasGUI;如果只是简单了解基本统计指标,可以选择Pandas Profiling和Sweetviz;如果需要做深度的数据探索,那就选择dtale。 1. 4款 Python 自动数据分析神器真香啊: 如此优雅,4款 Python 自动数据分析神器真香啊_我爱Python数据挖掘的博客-CSDN博客_python自动分析数据 ...
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() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) ...
frompandas_profilingimportProfileReport 1. 分析DataFrame有两种方法: 可以在 Pandas DataFrame上调用'.profile_report()' 函数。此函数不是 Pandas API 的一部分,但只要导入profiling库,它就会将此函数添加到DataFrame对象中。 可以将DataFrame对象传递给profiling函数,然后调用创建的函数对象以开始生成分析...
Pandas是最流行的Python库之一,主要用于数据处理和分析。当我们在处理大量数据时,很多时候我们需要进行探索性数据分析。我们需要获得关于不同列的详细描述,以及它们之间的关系,空值检查,数据类型,缺失值等。因此,Pandas profiling是一个Python模块,只需几行代码就能完成EDA并给出详细的描述。
dtypes，我们可以显式地要求pandas-profiling不推断任何数据类型，而是使用来自pandas（df.dtypes）的数据...
pandas_profiling 我们常用pandas中的df.describe()函数去描述数据的情况,但是不能够直观的去展示出数据的分布情况,今天要介绍的这个工具pandas_profiling就是扩展了pandas中的DataFrame并且能自动进行数据分析并生成分析报告的库。 在分析过程中会得到下面的结果: 要点:类型,唯一值,缺失值 分位数统计信息,例如最小值,...
Trick 15 transform() 将汇总统计结果合并到原数据集当中(pandas!) Trick 16 统计描述结果的切片 Trick 17 Reshape 多层索引序列 Trick 18 数据透视表 Trick 19 将连续型数据转换为分类型数据 Trick 20 设置结果显示显示格式 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...