在上面的代码中,我们首先创建了一个数据框df,然后使用ProfileReport生成报告,并尝试将报告保存为report.html文件。 无法保存为 HTML 的常见问题 有时,在运行profile.to_file("report.html")的时候,会出现以下错误提示: RuntimeError: Failed to write HTML report to report.html 1. 出现这个问题的原因可能有: ...
zomato_data=pd.read_csv('/kaggle/input/zomato-data-40k-restaurants-of-indias-100-cities/zomato_dataset.csv') from ydata_profiling import ProfileReport patient_report=ProfileReport(patient_data) patient_report zomato_report=ProfileReport(zomato_data) zomato_report 这份报告在很直观,也非常全面,它提供...
profile分析器简介 cProfile 和profile 提供了 Python 程序的 确定性性能分析。 profile 是一组统计数据,描述程序的各个部分执行的频率和时间。这些统计数据可以通过 pstats 模块格式化为报表。 Python 标准库提供了同一分析接口的两种不同实现: 对于大多数用户,建议使用 cProfile ;这是一个 C 扩展插件,因为其合理的...
if st.button('生成报告'): if mode=='complete': profile=ProfileReport(df, title="User uploaded table", progress_bar=True, dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' }) st_profile_report(profile) elif mode=='minimal': profile=Profile...
if st.button('生成报告'): if mode=='complete': profile=ProfileReport(df, title="User uploaded table", progress_bar=True, dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' }) st_profile_report(profile) elif mode=='minimal': profile=Profile...
from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report from pandas_profiling import ProfileReport from PIL import Image st.set_page_config(layout='wide') #Choose wide mode as the default setting #Add a logo (optional) in the sidebar
from ydata_profiling import ProfileReport profile = ProfileReport(iris, explorative=True) profile ydata-profiling 是一个用于快速生成 Pandas DataFrame 摘要报告的工具。通过扩展 DataFrame 对象,用户可以通过 df.profile_report() 快速创建详细的报告,涵盖数据概述、统计摘要、分布分析、缺失值检测、相关性分析和异...
patient_report=ProfileReport(patient_data)patient_report zomato_report=ProfileReport(zomato_data)zomato_report 这份报告在很直观,也非常全面,它提供了一个很好的概述: 变量统计的简明概述,缺失值的百分比,重复值等。 在Alerts选项卡的简单文本中高亮显示数据质量问题,如高相关性,类不平衡等。
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 =...
1. 前言大家好,今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库,以及可以使用它们完成的所有类型的图表。 2. pandas在介绍更复杂的方法之前,让我们从可视化数据的最基本方法开始。 from pandas_profiling import ProfileReportprof = ProfileReport(df)prof.to_file(o