import pandas_profiling
时间: 2023-10-05 18:06:18 浏览: 45
import pandas_profiling库是一个用于生成数据集相关统计信息的Python库。要使用pandas_profiling库,您需要先导入pandas和pandas_profiling,并使用pandas的read_csv函数读取数据集。以下代码演示了如何导入和使用pandas_profiling库:
import pandas as pd
import pandas_profiling as pp
df = pd.read_csv("data.csv")
相关问题
pandas_profiling在jupyter安装
要在Jupyter中安装pandas_profiling,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开Jupyter Notebook。
2. 在一个新的代码单元格中,使用以下命令之一安装pandas_profiling:
- 如果您使用pip进行包管理,请运行 `!pip install pandas-profiling`
- 如果您使用conda进行包管理,请运行 `!conda install -c conda-forge pandas-profiling`
3. 安装完成后,您可以在代码单元格中导入pandas_profiling并使用它:
```python
import pandas_profiling as pp
```
现在,您可以使用pandas_profiling来创建数据报告和可视化分析数据集了。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()出现报错`import pandas_profiling` is going to be deprecated by April 1st. Please use `import ydata_profiling` instead. from pandas_profiling import ProfileReport,如何修改
你可以修改为以下代码来使用ydata_profiling:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from ydata_profiling import ProfileReport
from sklearn import datasets
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv')
columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth']
data.head()
values=data.iloc[:,1:7]
correlation=values.corr()
fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10))
sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax)
sns.pairplot(data,hue='folder')
profile = ProfileReport(data, title='Pandas Profiling Report', html={'style':{'full_width':True}})
profile.to_notebook_iframe()
plt.show()
```
这里使用 `ydata_profiling` 替代 `pandas_profiling`,并且在最后添加了Pandas Profiling报告的代码。