在以表格和直方图格式呈现数据的方式方面，单词和字符选项卡与类别选项卡的作用相同，但它可以更深入地处理小写、大写、标点符号，特殊字符类别也很重要！ 3....可以将此报告保存在 HTML格式 JSON 格式 任何格式的保存功能都保持不变，只需在保存时更改文件扩展名。...variables 参数添加有关数据集中使用的变量的信息。..., "Production": "产量多少", } } 当您将其添加到 ProfileReport 函数时，将在概览部分下创建一个名为“variables”的单独选项卡： 报表的控制参数 假设你不想显示所有类型的相关系数...但是还有一些其他方法可以使你的报告脱颖而出。 Jupyter 笔记本中的小部件 在你的 Jupyter 笔记本中运行panda profiling时，你将仅在代码单元格中呈现 HTML。
HTML，非常方便查看。...pandas_profiling安装 安装pandas_profiling可以使用pip、conda或者下载文件安装，非常方便。...pandas_profiling使用方法 1、加载数据集 我这里用经典的泰坦尼克数据集： # 导入相关库 import seaborn as sns import pandas as pd import...) data.head() 输出： 2、使用pandas_profiling生成数据探索报告 report = pp.ProfileReport(data) report 输出报告：...3、导出为html文件 report.to_file('report.html') 总结 pandas_profiling可以用一行代码生成详细的数据分析报告，与pandas深度结合，非常适合前期的数据探索阶段
在现实世界中，当我们为任何项目或客户工作时，我们都需要了解数据。数据是每个行业的决定性因素。我们需要应用不同的编程逻辑，分析和进一步的建模练习来了解数据。...pandas_profiling pandas_profiling是最著名的python库之一，程序员可以使用它在一行python代码中立即获取数据分析报告。...要安装此库，可以使用pip命令，如下所示。 pip install pandas_profiling 安装了pandas_profiling，我们就可以使用下面的import命令导入该库。...import pandas_profiling import pandas as pd 我们将使用pandas来导入数据集。...成功生成报告后，我们可以将报告另存为HTML文件并与他人共享。 使用下面的代码行将报告保存为HTML格式。
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...pandas_profiling 首先要介绍的是pandas_profiling，它扩展了pandas DataFrame的功能，这也是在之前多篇文章中提到的插件。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装，在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据...使用方法也是类似，导入数据后只需两行代码即可输出分析报告 import sweetviz as sv report = sv.analyze(df) report.show_html() 和 pandas_profiling...不一样的是，现在我们只能得到一个html文件，打开即可看到相关 EDA 报告 可以看到，自动生成的报告主要有以下几个部分 “ 目标分析 显示目标值，例如泰坦尼克号数据集中的“幸存”，与其他特征的关系
今天给大家介绍一个特别牛逼的函数，一行代码就能实现原始数据集的概览分析，进而可以保存成html报告。 接下来揭开这个神奇函数的面纱吧 ? 。 如果想看效果，可跳过第一部分的安装库教程。...本文目录 安装pandas_profiling库 1.1 pip install 安装 1.2 whl文件安装 1.3 方法三 使用pandas_profiling 2.1 加载数据 2.2 一行代码生成报告...我的一直安装不了，会报如下错误 ? 。 ? 找了很久的资料，结合报错的提示，终于运行完如下语句后成功安装了pandas_profiling库 ? 。...data.profile_report(title='Data').to_file('Data.html') 可以把html版的报告下载下来，发给需要使用的人，非常方便。 ?...至此，pandas_profiling函数介绍完了，需要使用的朋友可以早日安装应用。 不过建议大家生成报告的字段名称改成英文的，避免生成的报告出现乱码。
机器学习自动化数据分析神器-pandas_profiling公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍的另一个机器学习自动化数据分析神器：pandas_profiling...pandas-profiling能够使用pandas的DataFrame数据自动快速生成数据的详细报告，相比自带的describe方法生成的profile要详细的多。...这个库最大的特点就是一行代码（真的是一行）能够快速生成数据分析报告，非常便捷。图片安装在使用之前，先进行安装：建议使用豆瓣源安装，快速！...pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pandas_profiling另外还有一点，这个库依赖的是flask和jinja2，需要特别指定jinja...html格式图片图片
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。...，然后使用to_file方法另存为.html文件。.../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： ?
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。...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。...，然后使用to_file方法另存为.html文件。.../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： ?
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析...安装 pip install pandas_profiling 使用 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文章中分很多章节去讲解如何使用pandas...对该数据集进行一些基础的数据分析吗，那就是使用df.describe()函数 ?...pandas_profiling扩展了pandas DataFrame的功能，可以使用df.profile_report()进行快速的数据分析。只需要一行命令就能得到所有结果！...直方图 相关性矩阵 缺失值矩阵，计数，热图和缺失值树状图 文本分析：了解文本数据的类别（大写，空格），脚本（拉丁，西里尔字母）和块（ASCII） 当然我们还以将该报告保存为html，这样结合Django
column the following statistics - if relevant for the column type - are presented in an interactive HTML...- 效果 样例链接：https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/examples/meteorites/meteorites_report.html...在使用过程中发现，中文显示有问题，下面这块应该是调用seaborn 完成的。我们从源码配置文件可以看到 ? ?...\Lib\site-packages\pandas_profiling\view ?...思路参考： 以 matplotlib 为基础的库的可视化库的中文显示问题，都可以这么设置 ----
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。...1、pandas_profiling pandas_profiling可以扩展DataFrame 的功能，通过使用 df.profile_report () 函数可以进行快速数据分析并提供数据集的描述性摘要...=True, dark_mode=True) profile.to_file('output.html') 上面的代码将生成一个报告，报告会保存在位于正在运行的 Notebook 所在的文件夹中。...DataFrame 的整体概述 单个变量的信息 2、D-Tale D-Tale 是一个使用 Flask 后端和 React 前端的组合开发的工具。...使用下面的代码安装 dtale。 !pip install dtale 下面的代码将返回一个表格，可以直接与表格互动进行数据分析的操作。
logo的导入，代码如下 from st_aggrid import AgGrid import streamlit as st import pandas as pd import pandas_profiling...from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report from pandas_profiling import ProfileReport...font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} """, unsafe_allow_html...=True) st.markdown('请上传您的数据集，该应用会自动生成相关的数据分析报告', unsafe_allow_html=True) output...，耗时更加地长，要是遇到大型的数据集，还会有计算失败的情况出现，这里推荐使用简单分析') elif option2 == '简单分析': mode = 'minimal' grid_response
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。...1、pandas_profiling pandas_profiling可以扩展DataFrame 的功能，通过使用 df.profile_report () 函数可以进行快速数据分析并提供数据集的描述性摘要...pip install pandas_profiling 从 pandas_profiling 导入 ProfileReport 并运行以下代码。df 是数据集的名称。...=True, dark_mode=True)profile.to_file('output.html') 上面的代码将生成一个报告，报告会保存在位于正在运行的 Notebook 所在的文件夹中。...DataFrame 的整体概述 单个变量的信息 2、D-Tale D-Tale 是一个使用 Flask 后端和 React 前端的组合开发的工具。
此外，我们寻找方法来处理缺失值和/或异常值、修复数据集中的不平衡以 及许多此类具有挑战性的任务。因此，在选择满足 EDA 需求的最佳库时，这是一个艰难的选择。...01 Pandas Profiling 3.0.0 import pandas_profiling print("pandas_profiling:",pandas_profiling....该库为数据集生成的报告以 .html 文件形式提供，可以在任何浏览器中打开。使用 Sweetviz，我们可以检查数据集特征如何与目标值相关联。 可视化测试和训练数据并比较它们。...结语 从初学者的⻆度来看，Pandas Profiling、Sweetviz 和 AutoViz 似乎是最简单的生成报告以及呈现数据集洞察力的工具。...在开始做数据探索时，我经常使用这些库以最少的代码快速发现有趣的数据规律和趋势。希望对你有用！
用更省力的办法完美呈现你的数据。...有了这些指标，您将很快看到数据的分布和差异。这些信息至关重要，帮你判断数据将来是否有用。 度量指标在互动性HTML报告中呈现。...pandas和pandas-profiling,读取我们的CSV文件并调用profile_report()方法，因为pandas_profiling使用data_fifa.profile_report(...然后，使用.to_file()将ProfileReport对象导出为HTML文件。 大功告成！至此，我们的HTML文件位于该文件夹的根目录： ? 上图展现了报告的“概述”部分。...作为一个自由职业者，当我必须为客户处理一个新的数据集时，我总是先生成一个pandas profiling，它帮助我吸收数据集的信息。这种做法允许我量化数据集的处理时间。多少特征看起来是正确的?
使用pip安装这个库： pip install pandas-profiling 配置代码环境 本文将使用Jupyter笔记本，这也是pandas_profiling官方文档推荐的。...4.开始编写代码 数据 我们将使用gapminder数据集，其中包含世界各国的年数和预期寿命。...图1 现在，将数据框架放入pandas_profiling中以生成报告。 图2 几秒钟后，将在jupyter笔记本中看到生成的Pandas Profiling报告。...大型数据集 对于大型数据集，我们可以使用minimal=True参数来缩短分析报告的生成时间。...我们仍然可以使用pandas_profiling并将报告生成为网页HTML文件。 图9
因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。 1....还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。...2.将互动带到pandas plots pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。然而，使用该函数呈现的可视化效果并不具有交互性，这使得它的吸引力降低。...%matplotlib notebook %matplotlib inline函数用于呈现jupyter笔记本中的静态matplotlib绘图。...5.印刷也可以很漂亮 如果您想为数据结构生成美观的表示形式，pprint是首选模块。它在打印字典或JSON数据时特别有用。让我们看一个同时使用print和pprint显示输出的示例。 ?
而FusionChart、HighChart、EChart都是用于J2EE平台（说白了就是做网站）的报表呈现，不能在客户端使用。...因此如果你不是在网站上使用，而是想在自己的桌面应用程序上呈现报表，那么你可能只能选择jFreeChart了。...FusionChart通过Flash呈现报表，HighChart、EChart则是通过的HTML + JS 技术实现的（至于是不是使用HTML5技术实现，这点暂不清楚。谢谢@fo0ol 指正 ）。...6、特色功能 这里介绍的是ECharts中的地图功能，ECharts可以通过地图呈现更加震撼的效果，而这是其他三个报表根据所没有的一个展示方式（FusionChart好像有地图类型，但是打不开，所以我就忽略它啦...而如果你在网站中使用报表工具，那么你可以选择FusionChart、HighChart、ECharts。 但是考虑到商用收费的限制，我个人还是倾向于使用EChart。
主要特性 动态SQL源：使用您的SQL或让Seal引擎动态生成用于查询数据库的SQL。...使用Razor引擎进行完全响应和HTML呈现：在报告结果中使用HTML5的功能（布局、响应性、表排序和过滤）。使用Razor引擎解析在HTML中自定义报表演示。...此外，存储库还包含用于设置（用于翻译的配置和字典）、视图（用于呈现报表结果）、安全性（配置和提供程序）的额外文件夹。...视图用于使用 Razor 解析和呈现从模型生成 HTML 文档。 可以定义输出和计划以自动生成报告（例如，每天早上发送电子邮件）。 可以定义任务来执行 SQL 或脚本任务。...HTML 报表 报表设计器 Web 报表服务器
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