拿到数据进行分析之前，应该对数据进行探索，所谓的探索性数据分析(EDA: Exploratory Data Analysis)，了解数据集的变量类型、大致分布、异常值、缺失值……等等等等。
Report generated with pandas-profiling
在探索Pandas表格时经常会被用到的命令包括：
- pandas.info()查看变量数据类型；
- pandas.describe()查看数值型（离散型、日期型）变量的汇总统计信息。如数值型变量的非NA值计数count、最大值max、最小值min、均值mean、标准差std以及三个分位数( [0.25, 0.5, 0.75] )；
- pandas.head()、pandas.tail()查看数据集最前（后）5条数据；
- pandas.value_counts()查看序列中各个值的出现频次；
此外，可能用到的命令还包括计算样本值的偏度skew()和峰度kurt()，此外，单变量的直方图，双变量 间的相关系数计算，缺失值的统计与滤除（替换）等也都是免不了的。
虽然探索性数据分析的方法明确步骤清晰，但要用到这么多命令，难免挂一漏万。何况各个命令又有一堆参数，要想熟练使用必须经过一段时间才能熟悉。比如pandas.describe()默认只对数据集中的数值型变量虚拟统计，传入include参数才能看到离散型变量的统计信息。
pandas.describe()示例
在优达学城的专栏上看到了pandas_profiling的推荐，似乎找到了快速搞定EDA的利器。正如其名称所示，df.ProfileReport()给出一个DataFrame表格的全方位快照，便于用户了解数据集的各类信息。
pandas_profiling的安装
pandas-profiling官方文档中的安装方法如下：
pip install pandas-profiling
# 直接从github上安装
pip install <https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip>
# conda安装
conda install -c conda-forge pandas-profiling
不过在本人的机器上出了点小插曲。安装成功后提示错误，无法导入pandas_profiling包。
cannot import name 'to_html'.jpg
重新安装后导入倒是成功了，但无法运行profile_report()命令。
cannot import name 'GridspecLayout'
自己怀疑是版本冲突的原因，在网上搜索了没找到直接的答案，不过看到ImportError: cannot import name 'AppLayout' from 'ipywidgets'一个类似问题，提到的解决方法是将ipywidgets制定版本为7.5。照猫画虎按此居然将GridspecLayout的importerror也给解决了（窃笑，机智）。
记下一笔看有没有会碰到同样问题的人。
stackoverflow上关于ipywidgets错误的回答
对 pandas 数据表进行预览分析（Profiling）
安装成功后，使用很简单，直接df.profile_report()就行了。以Kaggle上的 ASHRAE 建筑能耗预测中的数据集为例，本文题图即为building_metadata.csv中的数据快照。
weather_train = pd.read_csv(f'weather_train.csv', encoding = "utf-8",
parse_dates = ['timestamp'], index_col = 'timestamp')
weather_train.profile_report()
有时候会遇到Error rendering Jupyter widget: missing widget manager的报错。
profile = weather_train.profile_report(title = "Pandas Profiling Reprot")
profile.to_notebook_iframe()
#保存快照为独立的html文件
profile.to_file(output_file="your_report.html")
pandas_profiling探索报告示例：
pandas-profiling.gif
第一印象就是生成的报告内容非常全面。包括Overview、Variables、Correlations、Missing values和Sample五个部分。
Overview概述部分主要就是变量类型的分类统计，如数值型变量、日期型变量、离散型变量等分别有几个。由于后面还有专门的Variables报告部分，所以没有像df.info()命令那样罗列每个列的数据类型。
值得一提的是概述部分中的Warnings警告部分。给出了各类需要引起注意的提示信息，如下图官方文档中提供的NZA (open data from the Dutch Healthcare Authority)报告所示。
NZA(open data from the Dutch Healthcare Authority)数据集快照
包括变量间相关系数过大、NA值（或zero值）的比例过高、偏度值过大等等等等，都会提示warnings。
Variables变量部分的数据类型及统计信息，如unique值、NA值、zero值的计数及占比等；点开Toggle details才是精华所在，单变量分析的各类信息基本上都已经给出了。
Variables给出各列变量的统计信息、直方图等
Correlations部分计算变量间的（Spearman, Pearson and Kendall）相关系数：
Correlations结果
Missing values给出了各列变量中缺失值的相关信息。Counts是非NA值的计数；Matrix显示的时各变量中NA值出现的位置；Heatmap给出了NA值出现机率的相关性，在missingno文档中将其称为无效相关性（Nullity Correlation）。当某列出现NA值时另外一列必定出现NA值，则Nullity Correlation值为1；某列出现NA值时另外一列必定不出现NA值，则Nullity Correlation值为-1；NA值出现不相干是值为0。Dendrogram部分则是按照NA值绘制的各列的树枝状图。总的印象，Missing values部分的结果与另一个missingno包的结果非常相像，不知道是不是pandas_profiling作者直接调用了missingno执行的结果？
Missing values结果
sample部分最简单，相当于df.head(10)加df.tail(10)的结果。
sample部分显示最前（后）10行数据
其它的命令参数还包括如结果保存为JSON文件、传入字典指定直方图的bins等分数量；对于大数据集指定minimal=True使不进行耗时的相关系数计算等。更详细的信息大家可参阅pandas-profiling官方文档。
# As a string
json_data = profile.to_json()
# As a file
profile.to_file(output_file="your_report.json")
profile = ProfileReport(df, title='Pandas Profiling Report', style={'full_width':True})
profile
profile = df.profile_report(title='Pandas Profiling Report', plot={'histogram': {'bins': 8}})
profile.to_file(output_file="output.html")
profile = ProfileReport(large_dataset, minimal=True)
结论
- pandas_profiling可以给出DataFrame表格的快照，涵盖了感兴趣的绝大多数统计信息，且效率更高；
- 默认参数下计算时间可能会较长，因此数据集较大时可指定ProfileReport(minimal=True)不进行相关系数等计算；
