文章大纲

  • 1. 探索性数据分析
  • 2.代码样例
  • 3.效果
  • 4.解决pandas profile 中文显示的问题

1. 探索性数据分析

数据的筛选、重组、结构化、预处理等都属于探索性数据分析的范畴,探索性数据分析是帮助数据分析师掌握数据结构的重要工具,也是奠定后续工作的成功基石。

在数据的分析项目中,数据的收集和预处理往往占据整个项目工作量的十之八九,正式这些简单的工作决定了整个项目的成败。

在数据分析进行之前,了解原始数据的分布,缺失值情况,数据的相关性等非常重要,今天介绍的python 库就可以非常便利而且炫酷的解决这个问题。


Generates profile reports from a pandas DataFrame. The pandas df.describe() function is great but a little basic for serious exploratory data analysis. pandas_profiling extends the pandas DataFrame with df.profile_report() for quick data analysis.

For each column the following statistics - if relevant for the column type - are presented in an interactive HTML report:

Essentials: type, unique values

数据分析可视化利器:python pandas-profiling 一行代码EDA 探索性数据分析相关推荐

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