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pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。

对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息：

1、概要：数据类型，唯一值，缺失值，内存大小

2、分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位

3、描述性统计：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数

4、最频繁出现的值，直方图/柱状图

5、相关性分析可视化：突出强相关的变量，Spearman, Pearson矩阵相关性色阶图

并且这个报告可以导出为HTML，非常方便查看。

pandas_profiling的安装，在anaconda prompt中运行

pip install pandas_profiling -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

生成报告

import pandas as pd

import pandas_profiling as pp

data = pd.read_csv('titanic.csv',index_col=0)     #导入数据

report = pp.ProfileReport(data)  #生成报告

report

report.to_file('report.html')   #保存报告

报告展示

可以展示数据的描述信息，以及简单的动态交互