拿到數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，所謂的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA: Exploratory Data Analysis)，了解數(shù)據(jù)集的變量類型、大致分布、異常值、缺失值……等等等等。

Report generated with pandas-profiling

• pandas.info()查看變量數(shù)據(jù)類型；
• pandas.describe()查看數(shù)值型（離散型、日期型）變量的匯總統(tǒng)計(jì)信息。如數(shù)值型變量的非NA值計(jì)數(shù)count、最大值max、最小值min、均值mean、標(biāo)準(zhǔn)差std以及三個(gè)分位數(shù)( [0.25, 0.5, 0.75] )；
• pandas.head()、pandas.tail()查看數(shù)據(jù)集最前（后）5條數(shù)據(jù)；
• pandas.value_counts()查看序列中各個(gè)值的出現(xiàn)頻次；
  此外，可能用到的命令還包括計(jì)算樣本值的偏度skew()和峰度kurt()，此外，單變量的直方圖，雙變量 間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算，缺失值的統(tǒng)計(jì)與濾除（替換）等也都是免不了的。
  雖然探索性數(shù)據(jù)分析的方法明確步驟清晰，但要用到這么多命令，難免掛一漏萬。何況各個(gè)命令又有一堆參數(shù)，要想熟練使用必須經(jīng)過一段時(shí)間才能熟悉。比如pandas.describe()默認(rèn)只對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型變量虛擬統(tǒng)計(jì)，傳入include參數(shù)才能看到離散型變量的統(tǒng)計(jì)信息。
  
  pandas.describe()示例
  
  在優(yōu)達(dá)學(xué)城的專欄上看到了pandas_profiling的推薦，似乎找到了快速搞定EDA的利器。正如其名稱所示，df.ProfileReport()給出一個(gè)DataFrame表格的全方位快照，便于用戶了解數(shù)據(jù)集的各類信息。

pandas_profiling的安裝

pandas-profiling官方文檔中的安裝方法如下：

pip install pandas-profiling
# 直接從github上安裝
pip install <https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip>
# conda安裝
conda install -c conda-forge pandas-profiling

不過在本人的機(jī)器上出了點(diǎn)小插曲。安裝成功后提示錯(cuò)誤，無法導(dǎo)入pandas_profiling包。

cannot import name 'to_html'.jpg

cannot import name 'GridspecLayout'

stackoverflow上關(guān)于ipywidgets錯(cuò)誤的回答

對(duì) pandas 數(shù)據(jù)表進(jìn)行預(yù)覽分析（Profiling）

安裝成功后，使用很簡單，直接df.profile_report()就行了。以Kaggle上的 ASHRAE 建筑能耗預(yù)測中的數(shù)據(jù)集為例，本文題圖即為building_metadata.csv中的數(shù)據(jù)快照。

weather_train = pd.read_csv(f'weather_train.csv',  encoding = "utf-8", 
                            parse_dates = ['timestamp'],  index_col = 'timestamp')
weather_train.profile_report()

有時(shí)候會(huì)遇到Error rendering Jupyter widget: missing widget manager的報(bào)錯(cuò)。

profile = weather_train.profile_report(title = "Pandas Profiling Reprot")
profile.to_notebook_iframe()
#保存快照為獨(dú)立的html文件
profile.to_file(output_file="your_report.html")

pandas_profiling探索報(bào)告示例：

pandas-profiling.gif

NZA(open data from the Dutch Healthcare Authority)數(shù)據(jù)集快照

Variables給出各列變量的統(tǒng)計(jì)信息、直方圖等

Correlations結(jié)果

Missing values結(jié)果

sample部分顯示最前（后）10行數(shù)據(jù)

其它的命令參數(shù)還包括如結(jié)果保存為JSON文件、傳入字典指定直方圖的bins等分?jǐn)?shù)量；對(duì)于大數(shù)據(jù)集指定minimal=True使不進(jìn)行耗時(shí)的相關(guān)系數(shù)計(jì)算等。更詳細(xì)的信息大家可參閱pandas-profiling官方文檔。

# As a string
json_data = profile.to_json()
# As a file
profile.to_file(output_file="your_report.json")

profile = ProfileReport(df, title='Pandas Profiling Report', style={'full_width':True})
profile

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

profile = ProfileReport(large_dataset, minimal=True)

結(jié)論

• pandas_profiling可以給出DataFrame表格的快照，涵蓋了感興趣的絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)信息，且效率更高；
• 默認(rèn)參數(shù)下計(jì)算時(shí)間可能會(huì)較長，因此數(shù)據(jù)集較大時(shí)可指定ProfileReport(minimal=True)不進(jìn)行相關(guān)系數(shù)等計(jì)算；

參考資料

1. pandas.DataFrame.describe
2. 優(yōu)達(dá)學(xué)城：Python數(shù)據(jù)分析，有哪些不為人知的小技巧？
3. ImportError: cannot import name 'AppLayout' from 'ipywidgets'
4. 相關(guān)性分析指標(biāo)-Pearson，Spearman，Kendall，Multual information
5. https://github.com/ResidentMario/missingno
6. pandas-profiling官方文檔