AutoProfiler是一个开源的DataFrame分析工具,它专为Jupyter环境设计。当您在Jupyter笔记本中更改或创建DataFrame时,AutoProfiler会自动读取这些DataFrame并进行分析,而无需手动编写代码或调用其他分析工具,可提供关于内存中每个数据帧的详细信息。
此外,如果您创建一个新的DataFrame(例如从现有的DataFrame派生),AutoProfiler也会自动对其进行分析,以提供相应的分析结果。
这种自动更新和分析的功能使得使用AutoProfiler更加方便和高效。我们可以随时查看和了解DataFrame的最新状态和特征,无需手动重新运行分析代码。
AutoProfiler提供列分布、摘要信息统计和空统计信息等分析信息,同时还提供了生成相应代码和导出功能。
安装:
pip install -U digautoprofiler
使用:
# 导入pandas库 import pandas as pd # 导入sys库 import sys # 读取名为"df_housing_sample.csv"的CSV文件 df_housing = pd.read_csv("./df_housing_sample.csv") # 将df_housing数据帧中的"date"列转换为日期格式 df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d") # 从df_housing数据帧中选择价格大于5000的行,并将结果存储在名为expensive_rents的新数据帧中 expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]
原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzkwNDM0OQ==&mid=2247487005&idx=1&sn=d968ab3121dfc4b5171e64de9a4ac999