使用pandas完成DDT数据驱动

在Python的数据分析库Pandas中，DDT（Data Description Table，数据描述表）通常用于提供数据集的元信息，如列名、数据类型、缺失值处理等。使用Pandas完成DDT数据驱动的过程可以分为以下几个步骤：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
from pandas.api.types import CategoricalDtype

2. 创建或加载数据：
如果你已经有了CSV文件或Excel文件，可以用`pd.read_csv`或`pd.read_excel`读取数据：

   df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 数据描述：
- 获取基本信息（列名、非空行数、数据类型等）：

     dtypes = df.dtypes
     missing_values = df.isnull().sum()

- 定义自定义的数据类型，例如分类变量：

     custom_dtype = {'column_name': CategoricalDtype(categories=['Category1', 'Category2'])}

4. 创建DDT：
将上述信息整合到一个DataFrame或字典结构中，创建数据描述表：

   ddt = pd.DataFrame({'Column': df.columns,
                       'Data Type': dtypes,
                       'Missing Values': missing_values})

5. 可视化或保存：
- 输出到CSV或HTML文件以便于查看：

     ddt.to_csv('data_description.csv', index=False)
     ddt.to_html('data_description.html', index=False)