技巧 | 一个相见恨晚的python数据分析库,一键生成超详细数据分析报告

简介: 技巧 | 一个相见恨晚的python数据分析库,一键生成超详细数据分析报告

本期导读

大家好,我是欧K。

今天给大家安利一个python数据分析库【pandas_profiling】。

不用不知道,一用吓一跳,赶快来看看吧。


我们在进行数据分析,尤其是探索性分析时,往往需要根据数据的总体概况建立相关模型进行分析,pandas_profiling这个库可以一键生成数据分析报告,我们可以快速查看所有数据的分布以及各参数之间的相关性信息,给后期分析带来了极大的便利。


1. pandas_profiling安装

pip install pandas-profiling

注意:‘-’在中间,而非下划线。


2. pandas_profiling使用

以波士顿房价预测为例(经典数据集:鸢尾花分类数据集、波士顿房价预测数据集、泰坦尼克号生存分析数据集):2.1 数据分析一般流程

  • 需求分析
  • 获取数据
  • 数据预处理
  • 划分数据集(特征值抽取)
  • 特征工程
  • 建模
  • 模型评估与优化


2.2 pandas分析数据概况

导入数据集“boston.csv” ,使用data.head()查看前五行数据:

使用data.describe()查看整个数据集概况:

数据包括:

  • 数据集行数
  • 列平均值
  • 列标准差
  • 最小值、最大值
  • 分位数


2.3 pandas_profiling分析数据概况

一行语句即可data.profile_report():

一共包括6项数据:

  • Overview:数据概况
  • Variables:各变量分布情况
  • Interactions:变量间相关性
  • Correlations:相关性热力图
  • Missing values:缺失值
  • Sample:数据集部分示例


部分信息如下:

Overview

Variables

Interactions

Correlations

Missing values

Sample


2.4 导出html文件

执行语句profile.to_file():

html文件链接: https://pan.baidu.com/s/1rcolHhlFbhLKtPiiMK0m4g 提取码: b252

总 结

pandas_profiling作为pandas功能的扩展,可以快速生成详细的数据分析报告,非常适合处理数据探索分析的前期准备工作,对不太熟悉数据分析(尤其是特征抽取)的小伙伴是一个非常好用的工具。

END


以上就是本期为大家整理的全部内容了,赶快练习起来吧,喜欢的朋友可以点赞、点在看也可以分享到朋友圈让更多人知道哦


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