有哪些Python数据分析工具被称作真香神器？
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本文共计1641个文字，预计阅读时间需要7分钟。
使用Python处理大数据家族都应运而生了，常规操作，但常规之下也有隐藏技巧。今天我给家分享6个好玩的、高效的操作，帮助提高效率。喜欢记得收藏、关注、点赞。一、P
用 Python 处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的。
今天我给大家分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。喜欢记得收藏、关注、点赞。
一、Pandas Profiling
Pandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。
其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探索过程第一步。但它们只提供了对数据非常基本的概述。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，同时还能生成交互式HTML报告。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息包括类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip和conda即可，使用方法很简单，如下：
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')pandas_profiling.ProfileReport(df)
用法
以titanic数据集来演示profiling的功能。
本文共计1641个文字，预计阅读时间需要7分钟。
使用Python处理大数据家族都应运而生了，常规操作，但常规之下也有隐藏技巧。今天我给家分享6个好玩的、高效的操作，帮助提高效率。喜欢记得收藏、关注、点赞。一、P
用 Python 处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的。
今天我给大家分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。喜欢记得收藏、关注、点赞。
一、Pandas Profiling
Pandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。
其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探索过程第一步。但它们只提供了对数据非常基本的概述。而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，同时还能生成交互式HTML报告。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息包括类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip和conda即可，使用方法很简单，如下：
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')pandas_profiling.ProfileReport(df)
用法
以titanic数据集来演示profiling的功能。