Pandas Profiling EDA 的一大利器

最新推荐文章于 2025-06-03 09:03:56 发布

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通过Pandas Profiling库，用户可以一键生成数据集的详细报告，包括统计数据、相关性、缺失值分析等，极大提升数据预处理效率。支持多种安装方式，如pip和conda，以及在线demo展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目地址：https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling
安装方式：
pip:

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

conda:

conda install -c conda-forge pandas-profiling

文档：

https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/

废话不多说直接看一下效果
demo 地址：https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/examples/website_inaccessibility/website_inaccessibility_report.html#overview
在这里插入图片描述

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：一个全面且自动的潜在数据质量问题列表（高相关性、偏斜、一致性、零值、缺失值、常数值等）)：主要提供有关数据集的全局详细信息（记录数、变量数、整体缺失值和重复值、内存占用情况）)：包括相关性分析、详细分析缺失数据、重复行，并为变量之间的交互提供视觉支持。)：对数据中可能需要处理的问题/挑战的概要（缺失数据、不准确性、偏斜等）)：包括描述性统计量（平均值、中位数、众数等）和信息可视化，如分布直方图。)：最常见的类别（大写、小写、分隔符）、脚本（拉丁文、西里尔文）和区块（版本等相关的教程，直接拥抱新版本的。

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