如何使用pandas_profiling完成探索性数据分析
如何使用pandas_profiling完成探索性数据分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package--pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。
我们以uci机器学习库中的人口调查数据集adult.data为例进行说明。
数据集地址：
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data
常规情况下我们拿到数据做EDA的时候这几种函数是必用的：
看一下数据长啥样：
import numpy as npimport pandas as pdadult = pd.read_csv('../adult.data')adult.head()对数据进行统计描述：
adult.describe()
查看变量信息和缺失情况：
adult.info()
这是最简单最快速了解一个数据集的方法。当然，更深层次的EDA一定是要借助统计图形来展示的。基于scipy、matplotlib和seaborn等工具的展示这里权且略过。
现在我们有了pandas_profiling。上述过程以及各种统计相关性计算、统计绘图全部由pandas_profiling打包搞定了。pandas_profiling安装，包括pip、conda和源码三种安装方式。
pip：
pip install pandas-profilingpip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip
conda：
conda install -c conda-forge pandas-profiling
source：
先下载源码文件，然后解压到setup.py所在的文件目录下：
python setup.py install
再来看pandas_profiling基本用法，用pandas将数据读入之后，对数据框直接调用profile_report方法生成EDA分析报告，然后使用to_file方法另存为.html文件。
profile = df.profile_report(title="Census Dataset")profile.to_file(output_file=Path("./census_report.html"))看看报告效果如何。pandas-profiling EDA报告包括数据整体概览、变量探索、相关性计算、缺失值情况和抽样展示等5个方面。
数据整体概览：
变量探索：
相关性计算：
这里为大家提供5种相关性系数。
缺失值情况：
pandas-profiling为我们提供了四种缺失值展现形式。
数据样本展示：
就是pandas里面的df.head()和df.tail()两个函数。
上述示例参考代码：
from pathlib import Pathimport pandas as pdimport numpy as npimport requestsimport pandas_profilingif __name__ == "__main__":file_name = Path("census_train.csv")if not file_name.exists():data = requests.get("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data")file_name.write_bytes(data.content)# Names based on https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.namesdf = pd.read_csv(file_name,header=None,index_col=False,names=["age","workclass","fnlwgt","education","education-num","marital-status","occupation","relationship","race","sex","capital-gain","capital-loss","hours-per-week","native-country",],)# Prepare missing valuesdf = df.replace("\\?", np.nan, regex=True)profile = df.profile_report(title="Census Dataset")profile.to_file(output_file=Path("./census_report.html"))
除此之外，pandas_profiling还提供了pycharm配置方法：
配置完成后在pycharm左边项目栏目直接右键external_tool下的pandas_profiling即可直接生成EDA报告。更多内容大家可以到该项目GitHub地址查看：
关于如何使用pandas_profiling完成探索性数据分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。
