AutoProfiler是一個開源的DataFrame分析工具,它專為Jupyter環(huán)境設(shè)計。當(dāng)您在Jupyter筆記本中更改或創(chuàng)建DataFrame時,AutoProfiler會自動讀取這些DataFrame并進(jìn)行分析,而無需手動編寫代碼或調(diào)用其他分析工具,可提供關(guān)于內(nèi)存中每個數(shù)據(jù)幀的詳細(xì)信息。
此外,如果您創(chuàng)建一個新的DataFrame(例如從現(xiàn)有的DataFrame派生),AutoProfiler也會自動對其進(jìn)行分析,以提供相應(yīng)的分析結(jié)果。
這種自動更新和分析的功能使得使用AutoProfiler更加方便和高效。我們可以隨時查看和了解DataFrame的最新狀態(tài)和特征,無需手動重新運行分析代碼。
AutoProfiler提供列分布、摘要信息統(tǒng)計和空統(tǒng)計信息等分析信息,同時還提供了生成相應(yīng)代碼和導(dǎo)出功能。
安裝:
pip install -U digautoprofiler
使用:
# 導(dǎo)入pandas庫import pandas as pd# 導(dǎo)入sys庫import sys# 讀取名為"df_housing_sample.csv"的CSV文件df_housing = pd.read_csv("./df_housing_sample.csv")# 將df_housing數(shù)據(jù)幀中的"date"列轉(zhuǎn)換為日期格式df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d")# 從df_housing數(shù)據(jù)幀中選擇價格大于5000的行,并將結(jié)果存儲在名為expensive_rents的新數(shù)據(jù)幀中expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]
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