Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。

Pandas profiling 可以弥补 pandas describe 没有详细数据报告生成的不足。它为数据集提供报告生成，并为生成的报告提供许多功能和自定义。在本文中，我们将探索这个库，查看提供的所有功能，以及一些高级用例和集成，这些用例和集成可以对从数据框创建令人惊叹的报告!

安装

与其他所有 python 包一样，可以通过 pip 包管理器轻松安装 Pandas 分析：

pip install pandas-profiling

它也可以通过 Conda 包管理器安装：

conda env create -n pandas-profiling
conda activate pandas-profiling
conda install -c conda-forge pandas-profiling 

数据集和设置

看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据框中生成报告了。首先导入一个将为其生成报告的数据集。该数据集包含 State_name、District_name、Crop_year、Season、Crop、Area 和 Production的农业数据集。数据集获取方式可以在公众号『数据STUDIO』消息后台回复【PF】获取！

import pandas as pd
df = pd.read_csv("crop_production.csv")

在我讨论  pandas_profiling 之前，先看看数据帧的 Pandas describe 函数输出：

df.describe(include='all')

注意我使用了describe 函数的 include 参数设置为"all"，强制 pandas 包含要包含在摘要中的数据集的所有数据类型。字符串类型值伴随有诸如unique、top 和 freq等选项。

导入 pandas_profiling

from pandas_profiling import ProfileReport

分析DataFrame有两种方法：

1. 可以在 Pandas DataFrame上调用'.profile_report()' 函数。此函数不是 Pandas API 的一部分，但只要导入profiling库，它就会将此函数添加到DataFrame对象中。
2. 可以将DataFrame对象传递给profiling函数，然后调用创建的函数对象以开始生成分析文件。

无论采用哪种方式，都将获得相同的输出报告。我正在使用第二种方法为导入的农业数据集生成报告。

profile = ProfileReport(df)
profile

报告部分

现在我们一起一一探索生产报告的所有部分。

1. 概述 Overview

此部分包含 3 个选项卡：Overview, Warnings, 和 Reproduction。

该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。

该Warnings选项卡由任何类型的相关基数，相关性与其他变量，缺失值零，偏态变量，以及其他Warnings。

该reproduction标签只显示相关的报告生成的信息。它显示分析的开始和结束时间、生成报告所用的时间、pandas_profiling 的版本以及配置下载选项。

我们将在本文的高级用例部分讨论配置文件。

2. 变量

报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。

数值变量

对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。还可以获得直方图形式的小表示值。

切换按钮来展开的Statistics, Histogram, Common values, Extreme values选项卡。

统计选项卡包括：

1. 分位数统计：Min-Max、百分位数、中位数、范围和 IQR（四分位间距）。
2. 描述性统计：标准偏差、方差系数、峰度、均值、偏度、方差和单调性。

直方图选项卡显示变量的频率或数值数据的分布。通用值选项卡基本上是变量的 value_counts，同时显示为计数和百分比频率。

字符串变量

对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。

它还会报告与变量相关的任何警告，而不管其数据类型如何

切换按钮扩展到Overview, Categories, Words, and Characters选项卡。

字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。

类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。

在以表格和直方图格式呈现数据的方式方面，单词和字符选项卡与类别选项卡的作用相同，但它可以更深入地处理小写、大写、标点符号，特殊字符类别也很重要！

3. 相关性

相关性用于描述两个变量相互协调移动的程度。在熊猫分析报告中，可以访问 5 种类型的相关系数：Pearson's r、Spearman's ρ、Kendall's τ、Phik (φk) 和 Cramér's V (φc)。

还可以单击切换按钮以获取有关各种相关系数的详细信息。

4. 缺失值

生成的报告还包含数据集中缺失值的可视化。您将获得 3 种类型的图：计数、矩阵和树状图。计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。

5. 样本

此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。

如何保存报告？

到目前为止，我们已经了解了如何仅使用一行代码或函数生成DataFrame报告，以及报告包含的所有功能。我们可能有兴趣将此分析导出到外部文件，以便可以将其与其他应用程序集成或将其发布到 Web 上。

可以将此报告保存在

1. HTML格式
2. JSON 格式

任何格式的保存功能都保持不变，只需在保存时更改文件扩展名。要保存报告，请在配置文件对象上调用 **.to_file()**函数：

profile.to_file("Analysis.html")
profile.to_file("Analysis.json")

高级用法

Pandas profiling 生成的报告是一个完整的分析，除了 DataFrame 对象之外，没有用户的任何输入。报告的所有元素都是自动选择的，默认值是首选。

报告中可能有一些您不想包含的元素，或者您需要为最终报告添加自己的元数据。这个库的高级用法来了。您可以通过更改默认配置来控制报告的各个方面。

我们可以自定义报告的一些方法。

添加元数据

您可以添加 “title”, “description”, “creator”, “author”, “URL”, “copyright_year”, and “copyright_holder” 等信息。此信息将出现在数据集概述部分。对于此元数据，将创建一个名为“dataset”的新选项卡。要将此数据添加到报告中，请在 ProfileReport 函数中使用 dataset 参数并将此数据作为字典传递：

profile = ProfileReport(df,
                        title="Agriculture Data",
        dataset={
        "description": "This profiling report was generated for 数据STUDIO",
        "copyright_holder": "数据STUDIO",
        "copyright_year": "2021",
        "url": "https://t.1yb.co/HqGX",
    },)
profile

我们还可以使用 variables 参数添加有关数据集中使用的变量的信息。这将具有描述的字典作为键和值作为另一个具有键值对的字典，其中键是变量名称，值作为变量的描述。

variables={
"descriptions": {
"State_Name": "州名",
"District_Name": "区名",
"Crop_Year": "播种的年份",
"Season": "作物年",
"Crop": "播种的是哪种作物？",
"Area": "作物分配了多少面积？",
"Production": "产量多少",
}
}

当您将其添加到 ProfileReport 函数时，将在概览部分下创建一个名为“variables”的单独选项卡：

报表的控制参数

假设你不想显示所有类型的相关系数。你可以通过使用相关性配置来简单地禁用其他系数。这也是一个字典对象，可以传递给 ProfileReport 函数：

profile = ProfileReport(df,
                        title="Agriculture Data",
                        correlations={
                        "pearson": {"calculate": True},
                        "spearman": {"calculate": False},
                        "kendall": {"calculate": False},
                        "phi_k": {"calculate": False},
    })

同样，您可以自定义报告的每个部分、HTML 格式、图表等等。

有关详细信息，请查看文档的此页面^[1]。

集成

在通过配置报告的各个方面使您的报告令人惊叹后，你可能希望以任何方式发布它。或许，你可以将其导出为 HTML 格式并上传到网络。但是还有一些其他方法可以使你的报告脱颖而出。

Jupyter 笔记本中的小部件

在你的 Jupyter 笔记本中运行panda profiling时，你将仅在代码单元格中呈现 HTML。这干扰了用户的体验。你可以让它像一个小部件一样易于访问并提供紧凑的视图。为此，只需在你的配置文件对象上调用**.to_widgets()**：

Streamlit app

我们也可以将此报告作为Streamlit app的一部分。Streamlit 是一个功能强大的软件包，可以用最少的代码构建 GUI Web app。这些应用程序是交互式的，几乎与所有设备兼容。您可以按照以下代码将你的报告作为 streamlit app 的一部分：

第 1 步：安装 streamlit_pandas_profiling

pip install streamlit-pandas-profiling

第 2 步：创建一个 Python 文件并以此格式编写代码

        import pandas as pd
import pandas_profiling
import streamlit as st
from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report
from pandas_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv("crops data.csv", na_values=['='])

profile = ProfileReport(df,
        title="Agriculture Data",
        dataset={
        "description": "This profiling report was generated for 数据STUDIO",
        "copyright_holder": "数据STUDIO",
        "copyright_year": "2021",
        "url": "https://t.1yb.co/HqGX",
    },
variables={
    "descriptions": {
    "State_Name": "州名",
    "District_Name": "区名",
    "Crop_Year": "播种的年份",
    "Season": "作物年",
    "Crop": "播种的是哪种作物？",
    "Area": "作物分配了多少面积？",
    "Production": "产量多少",
    }}
)

st.title("Pandas Profiling in Streamlit!")
st.write(df)
st_profile_report(profile)

第 3 步：运行 Streamlit 应用程序

在终端中，输入：

streamlit run .py

写在最后

在本文中，我们一起了解了一个新工具“Pandas Profiling”——从 Pandas DataFrame 生成报告的一站式解决方案。我们探索了此工具的所有功能、不同部分及其内容。然后我们继续保存生成的报告，稍后，我们查看了该库的一些高级用例，最后集成了 Streamlit 应用程序，使报告更具前景和互动性。

参考资料