模型预测笔记(四):pandas_profiling生成数据报告

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介绍

pandas_profiling是一个基于Python的开源库,用于生成数据分析报告。它可以自动分析数据集的各种统计指标,并生成一个详细的HTML报告,包括数据的基本信息、缺失值分析、唯一值分析、数值变量的描述统计、相关性分析、变量之间的交互等。

pandas_profiling的主要特点包括:

  • 自动化报告生成:pandas_profiling可以自动分析数据集的各种统计指标,并生成一个详细的HTML报告,无需手动编写代码。
  • 多种统计指标:报告中包含了数据集的基本信息、缺失值分析、唯一值分析、数值变量的描述统计、相关性分析等多种统计指标,帮助用户全面了解数据集的特征。
  • 可视化展示:报告中的统计指标以可视化的方式呈现,包括直方图、箱线图、散点图、热力图等,帮助用户更直观地理解数据集。
  • 支持大型数据集:pandas_profiling对大型数据集的处理效率较高,可以处理包含数百万行的数据集。
  • 自定义配置:用户可以根据自己的需求进行配置,例如设置报告的标题、副标题、生成的图表类型等。

总之,pandas_profiling是一个功能强大的数据分析工具,可以帮助用户快速了解数据集的特征,发现数据的问题和规律,为后续的数据处理和建模工作提供参考。

安装

pip install pandas_profiling文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-680913.html

代码

import pandas_profiling

pfr = pandas_profiling.ProfileReport(data_train)
pfr.to_file("./example.html")

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