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一款無代碼實時自動分析Pandas DataFrame的工具,推薦!

來源: 責編: 時間:2024-01-26 09:05:46 209觀看
導讀AutoProfiler是一個開源的DataFrame分析工具,它專為Jupyter環境設計。當您在Jupyter筆記本中更改或創建DataFrame時,AutoProfiler會自動讀取這些DataFrame并進行分析,而無需手動編寫代碼或調用其他分析工具,可提供關于內

AutoProfiler是一個開源的DataFrame分析工具,它專為Jupyter環境設計。當您在Jupyter筆記本中更改或創建DataFrame時,AutoProfiler會自動讀取這些DataFrame并進行分析,而無需手動編寫代碼或調用其他分析工具,可提供關于內存中每個數據幀的詳細信息。uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

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此外,如果您創建一個新的DataFrame(例如從現有的DataFrame派生),AutoProfiler也會自動對其進行分析,以提供相應的分析結果。uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

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的最新狀態和特征,無需手動重新運行分析代碼。uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

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AutoProfiler提供列分布、摘要信息統計和空統計信息等分析信息,同時還提供了生成相應代碼和導出功能。uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

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安裝:uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install -U digautoprofiler

使用:uN128資訊網——每日最新資訊28at.com

# 導入pandas庫import pandas as pd# 導入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數據幀中的"date"列轉換為日期格式df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d")# 從df_housing數據幀中選擇價格大于5000的行,并將結果存儲在名為expensive_rents的新數據幀中expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]

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