pandas_profiling 探索性数据分析（EDA）工具

网上看到一个做EDA非常方便的模块pandas_profiling，使用该函数可以快速了解我们的数据构成以及分布，下面看看具体的实现

import seaborn as sns
import pandas as pd
import pandas_profiling
import matplotlib.pyplot as plt

#波士顿房价数据集
from  sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
boston=load_boston()
boston.data
boston.target
boston.feature_names
df=pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names)

pandas_profiling.ProfileReport(df)

但是要注意最后一行代码运行时间可能有点久，需要耐心等待

报告的一共有6点，如下图

第一点，总概述，包括shape,missing,内存，类别型变量和数值型变量的个数，重复行列

 第二点，对每个变量进行描述性统计，可视化展示，这次只截图一个变量，其他的就不放上来了

 第三点，双变量分析，通过画图，可看出两个变量之间的关系

 第四点，相关性地热图，有几种相关性的统计量可以选择，皮尔逊和斯皮尔逊等等，点击有上方的还可以出现每个统计量指标的说明，很贴心了

 第五点，变量的缺失值，这个就没有啥好解释的了

 第六点，样本前面几行和后面几行的展示

 总结一下：

该工具方便我们快速了解数据构成，我们主要注意前面5点即可，但是并不是说使用该工具就完成了EDA步骤，我们想要挖掘更多信息，害得深入去研究数据

标签：EDA,变量,boston,profiling,import,pandas
来源： https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/14591467.html