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Pandas-profiling 从Pandas DataFrame对象创建HTML分析报告

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公告
支持pandas-profiling
示例
安装
使用管道
使用CONDA
从源开始
文档
快速入门
更深入地探索
木星笔记本
保存报告
大型数据集
命令行用法
高级用法
集成
寄予厚望
支持开源
类型
贡献
编辑器集成
PyCharm集成
其他集成
依赖项

Documentation|Slack|Stack Overflow

从熊猫生成配置文件报告DataFrame

熊猫们df.describe()函数很棒，但对于严肃的探索性数据分析来说有点基础pandas_profiling将熊猫DataFrame扩展为df.profile_report()用于快速数据分析

对于每个列，以下统计信息(如果与列类型相关)显示在交互式HTML报告中：

  • 类型推理：检测types数据帧中的列数
  • 要领：类型、唯一值、缺少值
  • 分位数统计如最小值、Q1、中位数、Q3、最大值、范围、四分位数间范围
  • 描述性统计如均值、模态、标准差、和、中位数绝对偏差、变异系数、峰度、偏度
  • 最频繁值
  • 直方图
  • 相关性突出高度相关的变量、Spearman、Pearson和Kendall矩阵
  • 缺少值缺失值的矩阵、计数、热图和树状图
  • 文本分析了解文本数据的类别(大写、空格)、脚本(拉丁文、西里尔文)和块(ASCII
  • 文件和图像分析提取文件大小、创建日期和维度，并扫描截断的图像或包含EXIF信息的图像

公告

发布版本v3.0.0其中对报告配置进行了全面检查，提供了更直观的API并修复了以前全局配置固有的问题

这是第一个坚持Semver和Conventional Commits规格说明

电光后端正在进行中：我们可以很高兴地宣布，用于生成个人资料报告的电光后端已经接近v1。招聘测试者！电光后端将作为此软件包的预发行版发布

支持pandas-profiling

关于……的发展pandas-profiling完全依赖于捐款。如果您在该包中发现了价值，我们欢迎您通过以下方式直接支持该项目GitHub Sponsors好了！请帮助我继续支持这个方案。特别令人兴奋的是GitHub与您的贡献相匹配第一年

请在此处查找更多信息：

2021年5月9日💘

内容：Examples|Installation|Documentation|Large datasets|Command line usage|Advanced usage|integrations|Support|Types|How to contribute|Editor Integration|Dependencies

示例

下面的示例可以让您对软件包的功能有一个印象：

具体功能：

教程：

安装

使用管道



通过运行以下命令，可以使用pip包管理器进行安装

pip install pandas-profiling[notebook]

或者，您也可以直接从Github安装最新版本：

pip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip

使用CONDA


通过运行以下命令，可以使用Conda包管理器进行安装

conda install -c conda-forge pandas-profiling

从源开始

通过克隆存储库或按键下载源代码‘Download ZIP’在这一页上

通过导航到正确的目录并运行以下命令来安装：

python setup.py install

文档

的文档pandas_profiling可以找到here以前的文档仍然可用here

快速入门

首先加载您的熊猫DataFrame，例如使用：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"])

要生成报告，请运行以下命令：

profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report")

更深入地探索

您可以按您喜欢的任何方式配置配置文件报告。下面的示例代码将explorative configuration file，它包括文本(长度分布、Unicode信息)、文件(文件大小、创建时间)和图像(尺寸、EXIF信息)的许多功能。如果您对使用的确切设置感兴趣，可以与default configuration file

profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report", explorative=True)

了解有关配置的详细信息pandas-profiling在Advanced usage页面

木星笔记本

我们建议使用Jupyter笔记本以交互方式生成报告。有两个界面(参见下面的动画)：通过小部件和通过HTML报告

这是通过简单地显示报告来实现的。在Jupyter笔记本中，运行：

profile.to_widgets()

HTML报告可以包含在Jupyter笔记本中：

运行以下代码：

profile.to_notebook_iframe()

保存报告

如果要生成HTML报告文件，请保存ProfileReport添加到对象，并使用to_file()功能：

profile.to_file("your_report.html")

或者，您也可以以JSON的形式获取数据：

# As a string
json_data = profile.to_json()

# As a file
profile.to_file("your_report.json")

大型数据集

版本2.4引入了最小模式

这是禁用代价高昂的计算(如关联和重复行检测)的默认配置

使用以下语法：

profile = ProfileReport(large_dataset, minimal=True)
profile.to_file("output.html")

有基准可用here

命令行用法

对于熊猫可以立即读取的标准格式的CSV文件，您可以使用pandas_profiling可执行文件

有关选项和参数的信息，请运行以下命令

pandas_profiling -h

高级用法

可以使用一组选项来调整生成的报告

  • title(str)：报告标题(默认为‘Pandas Profiling Report’)
  • pool_size(int)：线程池中的工作进程数。设置为零时，它将设置为可用CPU数(默认情况下为0)
  • progress_bar(bool)：如果为True，pandas-profiling将显示进度条
  • infer_dtypes(bool)：何时True(默认)dtype的变量是使用visions使用排版逻辑(例如，将整数存储为字符串的列将被视为数字进行分析)

有关更多设置，请参阅default configuration file和minimal configuration file

您可以在高级用法页面上找到配置文档here

示例

profile = df.profile_report(
    title="Pandas Profiling Report", plot={"histogram": {"bins": 8}}
)
profile.to_file("output.html")

集成

寄予厚望

分析数据与数据验证密切相关：通常，验证规则是根据众所周知的统计数据定义的。为此，pandas-profiling与Great Expectations这是一个世界级的开源库，可以帮助您维护数据质量并改善团队之间关于数据的沟通。远大期望允许您创建期望(基本上是数据的单元测试)和数据文档(便于共享的HTML数据报告)pandas-profiling提供了一种基于ProfileReport的结果创建一套预期的方法，您可以存储这些预期，并使用它来验证另一个(或将来的)数据集

您可以找到有关《远大前程》集成的更多详细信息here

支持开源

如果没有我们慷慨的赞助商的支持，维护和开发熊猫侧写的开源代码是不可能的，它有数百万的下载量和数千的用户

Lambda workstations、服务器、笔记本电脑和云服务为财富500强公司和94%的前50所大学的工程师和研究人员提供动力。Lambda Cloud提供4个和8个GPU实例，起步价为1.5美元/小时。预装TensorFlow、PyTorch、Ubuntu、CUDA和cuDNN

我们要感谢我们慷慨的Github赞助商和支持者，是他们让熊猫侧写成为可能：

Martin Sotir, Brian Lee, Stephanie Rivera, abdulAziz, gramster

如果您想出现在此处，请查看更多信息：Github Sponsor page

类型

类型是有效数据分析的强大抽象，它超越了逻辑数据类型(整型、浮点型等)。pandas-profiling目前，可识别以下类型：布尔值、数值、日期、分类、URL、路径、文件和图像

我们为Python开发了一个类型系统，为数据分析量身定做：visions选择合适的排版既可以提高整体表现力，又可以降低分析/代码的复杂性。要了解更多信息，请执行以下操作pandas-profiling的类型系统，请签出默认实现here同时，现在完全支持用户自定义摘要和类型定义-如果您有特定的用例，请提出想法或公关！

贡献

请阅读有关参与Contribution Guide

提出问题或开始贡献的一个低门槛的地方是通过接触熊猫-侧写松弛。Join the Slack community

编辑器集成

PyCharm集成

  1. 安装pandas-profiling通过上述说明
  2. 找到您的pandas-profiling可执行文件
    • 在MacOS/Linux/BSD上： 
      $ which pandas_profiling
(example) /usr/local/bin/pandas_profiling
    • 在Windows上： 
      $ where pandas_profiling
(example) C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\pandas_profiling.exe
  3. 在PyCharm中，转到设置(或首选项在MacOS上)>工具>外部工具
  4. 单击+图标以添加新的外部工具
  5. 插入以下值
    • 名称：熊猫侧写
    • 计划：在步骤2中获得的位置
    • 参数："$FilePath$" "$FileDir$/$FileNameWithoutAllExtensions$_report.html"
    • 工作目录：$ProjectFileDir$

要使用PyCharm集成，请右键单击任意数据集文件：

外部工具>熊猫侧写

其他集成

其他编辑器集成可以通过拉请求进行贡献

依赖项

配置文件报告是用HTML和CSS编写的，这意味着pandas-profiling需要现代浏览器

你需要Python 3来运行此程序包。其他依赖关系可以在需求文件中找到：

文件名 要求
requirements.txt 套餐要求
requirements-dev.txt 发展的要求
requirements-test.txt 测试的规定
setup.py 对微件等的要求