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ydata-profiling学习资料汇总 - 一行代码生成数据质量分析报告

RayRay
ydata-profiling数据分析自动化分析数据报告pandasGithub开源项目

ydata-profiling

ydata-profiling简介

ydata-profiling是一个功能强大的Python库,可以通过一行代码生成全面的数据探索性分析(EDA)报告。它的主要目标是为数据科学家和分析师提供一个快速、一致的数据分析解决方案。

该库的主要特点包括:

  • 自动检测列的数据类型(分类、数值、日期等)
  • 生成数据质量问题警告(缺失值、不准确性、偏度等)
  • 单变量分析(描述性统计、分布直方图等)
  • 多变量分析(相关性、缺失数据分析、重复行等)
  • 时间序列分析(针对时间相关数据的统计信息)
  • 文本和文件分析
  • 数据集比较功能

报告可以导出为HTML和JSON格式,方便分享和集成到其他系统中。

ydata-profiling示例报告

快速开始

安装ydata-profiling:

pip install ydata-profiling

使用示例:

from ydata_profiling import ProfileReport
import pandas as pd

df = pd.read_csv("your_data.csv")
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")
profile.to_file("report.html")

学习资源

  1. 官方文档- 全面的使用指南和API文档

  2. GitHub仓库 - 源代码和示例

  3. 示例报告 - 各种数据集的分析报告示例

  4. Stack Overflow - 常见问题解答

  5. Discord社区 - 讨论和获取帮助的地方

  6. 博客文章 - 时间序列分析教程

  7. 视频教程 - ydata-profiling使用演示

高级用法

ydata-profiling是一个强大而易用的数据分析工具,可以大大提高数据科学工作流程的效率。欢迎尝试使用并加入社区讨论!

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