本文主要是介绍Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略
目录
ydata-profiling的简介
1、主要特点
2、案例应用
(1)、比较数据集、对时序数据集进行分析、对大型数据集进行分析、处理敏感数据、数据集元数据和数据字典、自定义报告的外观、不同类型的存储中消耗数据
(2)、该软件包在各种数据集和数据类型中的潜力
3、pandas-profiling命令已改为ydata-profiling
(1)、如何修复主要用例的错误
(2)、关于 pandas-profiling
ydata-profiling的安装
ydata-profiling的使用方法
1、基础用法
(1)、生成标准的分析报告
(2)、在Jupyter Notebooks中
(3)、在命令行中使用
ydata-profiling的简介
ydata-profiling 的主要目标是在一致且快速的解决方案中提供一行探索性数据分析（EDA）体验。与 pandas 的 df.describe() 函数一样方便，ydata-profiling 提供了对 DataFrame 的扩展分析，同时允许将数据分析导出为不同格式，如 html 和 json。该软件包输出了数据集的简单和简洁的分析，包括时间序列和文本。
寻找一个可扩展的解决方案，可以完全与您的数据库系统集成吗？利用 YData Fabric 数据目录连接到不同的数据库和存储（Oracle、snowflake、PostGreSQL、GCS、S3 等），在 Fabric 中利用交互式和引导式分析体验。查看社区版本。
1、主要特点
>> 类型推断：自动检测列的数据类型（分类、数值、日期等）
>> 警告：列出数据中可能需要处理的问题/挑战的摘要（缺失数据、不准确性、偏斜度等）
>> 单变量分析：包括描述性统计（均值、中位数、众数等）和信息丰富的可视化，如分布直方图
>> 多变量分析：包括相关性、详细分析缺失数据、重复行，并支持变量成对交互的可视化
>> 时间序列：包括相对于时间相关的不同统计信息，如自相关性和季节性，以及 ACF 和 PACF 图。
>> 文本分析：最常见的类别（大写、小写、分隔符）、脚本（拉丁文、西里尔文）和块（ASCII、西里尔文）
>> 文件和图像分析：文件大小、创建日期、维度、截断图像的指示和 EXIF 元数据的存在
>> 比较数据集：一行解决方案，快速完整地比较数据集的报告
>> 灵活的输出格式：所有分析都可以导出为 HTML 报告，可以轻松与不同方进行共享，以 JSON 格式导出以便于在自动化系统中集成，以 Jupyter Notebook 中的小部件形式导出。
报告包含三个额外的部分：
>> 概览：关于数据集的全局细节（记录数、变量数、整体缺失率和重复率、内存占用）
>> 警告：潜在数据质量问题的综合和自动列表（高相关性、偏斜度、均匀性、零、缺失值、常量值等）
>> 重现：有关分析的技术细节（时间、版本和配置）
2、案例应用
(1)、比较数据集、对时序数据集进行分析、对大型数据集进行分析、处理敏感数据、数据集元数据和数据字典、自定义报告的外观、不同类型的存储中消耗数据
比较数据集 比较同一数据集的多个版本
对时序数据集进行分析 用一行代码为时序数据集生成报告
对大型数据集进行分析 关于如何准备数据和配置 ydata-profiling 以处理大型数据集的提示
处理敏感数据 生成对输入数据集中敏感数据谨慎考虑的报告
数据集元数据和数据字典 用数据集详细信息和列特定的数据字典补充报告
自定义报告的外观 更改报告页面和包含的可视化的外观
对数据库进行分析 对组织的数据库进行无缝分析体验，请查看 Fabric 数据目录，它允许从不同类型的存储中消耗数据，如 RDBMs（Azure SQL、PostGreSQL、Oracle 等）和对象存储（Google Cloud Storage、AWS S3、Snowflake 等），等等。
在 Jupyter Notebooks 中使用
有两种接口可以在 Jupyter 笔记本中使用报告：通过小部件和通过嵌入式 HTML 报告。
| Use case | Description |
| Comparing datasets | Comparing multiple version of the same dataset |
| Profiling a Time-Series dataset | Generating a report for a time-series dataset with a single line of code |
| Profiling large datasets | Tips on how to prepare data and configure ydata-profiling for working with large datasets |
| Handling sensitive data | Generating reports which are mindful about sensitive data in the input dataset |
| Dataset metadata and data dictionaries | Complementing the report with dataset details and column-specific data dictionaries |
| Customizing the report's appearance | Changing the appearance of the report's page and of the contained visualizations |
| Profiling Databases | For a seamless profiling experience in your organization's databases, check Fabric Data Catalog, which allows to consume data from different types of storages such as RDBMs (Azure SQL, PostGreSQL, Oracle, etc.) and object storages (Google Cloud Storage, AWS S3, Snowflake, etc.), among others. |
(2)、该软件包在各种数据集和数据类型中的潜力
- Census Income (US Adult Census data relating income with other demographic properties)
- NASA Meteorites (comprehensive set of meteorite landing - object properties and locations)
- Titanic (the "Wonderwall" of datasets)
- NZA (open data from the Dutch Healthcare Authority)
- Stata Auto (1978 Automobile data)
- Colors (a simple colors dataset)
- Vektis (Vektis Dutch Healthcare data)
- UCI Bank Dataset (marketing dataset from a bank)
- Russian Vocabulary (100 most common Russian words, showcasing unicode text analysis)
- Website Inaccessibility (website accessibility analysis, showcasing support for URL data)
- Orange prices and
- Coal prices (simple pricing evolution datasets, showcasing the theming options)
- USA Air Quality (Time-series air quality dataset EDA example)
- HCC (Open dataset from healthcare, showcasing compare between two sets of data, before and after preprocessing)
3、pandas-profiling命令已改为ydata-profiling
pandas-profiling 软件包的命名已更改。要继续对数据进行分析，请使用 ydata-profiling！该存储库实现了在 PyPI 上停用 pandas-profiling 软件包的减负策略。
随着pandas-profiling 的发展，有一个新的令人兴奋的功能 - 从版本 4.0.0 开始，我们很高兴地宣布，Spark 现在已经成为数据分析家族的一部分。随着其引入，还有一个新的命名需求，一个能够使分析的概念与 Pandas 数据框分离的命名 - ydata-profiling！
但不用担心，pip install pandas-profiling 仍然有效一段时间，我们将继续投入资源，使其成为最好的开源数据分析工具，以便您可以将其用于更多的用例。
(1)、如何修复主要用例的错误
使用 pip install ydata-profiling 而不是 pip install pandas-profiling
在您的 pip 要求文件中（如 requirements.txt、setup.py、setup.cfg、Pipfile 等...）用 ydata-profiling 替换 pandas-profiling
如果 pandas-profiling 软件包被您的一个依赖项使用，请花点时间跟踪哪个软件包使用 pandas_profiling 而不是 ydata_profiling 进行导入
弃用时间表
ydata-profiling 在 2 月 1 日发布。
pip install pandas-profiling 仍将在 4 月 1 日之前受支持，但会发出警告。from pandas_profiling import ProfileReport 将在 4 月 1 日之前受支持。
4 月 1 日之后，如果使用 pip install pandas-profiling，将会发出错误。请改为使用 pip install ydata-profiling。
4 月 1 日之后，如果使用 from pandas_profiling import ProfileReport，则会发出错误。请改为使用 from ydata_profiling import ProfileReport。
(2)、关于 pandas-profiling
pandas-profiling 的主要目标是提供一种一行代码的探索性数据分析（EDA）体验，以一致和快速的解决方案。就像 pandas 的 df.describe() 函数一样方便，pandas-profiling 提供了对 DataFrame 的扩展分析，同时允许将数据分析导出为不同格式，如 html 和 json。
该软件包输出了数据集的简单和简洁的分析，包括时间序列和文本。
ydata-profiling的安装
pip install ydata-profiling
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple ydata-profiling
或
conda install -c conda-forge ydata-profiling该软件包声明了“额外功能”，即一组额外的依赖项。
[notebook]：支持在 Jupyter 笔记本中呈现报告。
[unicode]：支持更详细的 Unicode 分析，但需要更多的磁盘空间。
[pyspark]：支持 pyspark 进行大型数据集分析
可以使用以下命令安装这些功能，例如
pip install -U ydata-profiling[notebook,unicode,pyspark]
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -U ydata-profiling[notebook,unicode,pyspark]
ydata-profiling的使用方法
1、基础用法
(1)、生成标准的分析报告
import numpy as np
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"])
# 要生成标准的分析报告，只需运行：
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")(2)、在Jupyter Notebooks中
profile.to_widgets()
# HTML 报告可以直接以类似的方式嵌入单元格中：
profile.to_notebook_iframe()
# 将报告导出到文件
# 要生成 HTML 报告文件，请将 ProfileReport 保存到对象中，并使用 to_file() 函数：
profile.to_file("your_report.html")
# 或者，可以将报告的数据作为 JSON 文件获得：
# 作为 JSON 字符串
json_data = profile.to_json()
# 作为文件
profile.to_file("your_report.json")
(3)、在命令行中使用
对于标准格式的 CSV 文件（可以直接由 pandas 读取而无需其他设置），可以在命令行中使用 ydata_profiling 可执行文件。下面的示例生成名为 Example Profiling Report 的报告，使用名为 default.yaml 的配置文件，在 report.html 文件中处理 data.csv 数据集。
ydata_profiling --title "Example Profiling Report" --config_file default.yaml data.csv report.html这篇关于Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
