ydata-profiling is a leading package for data profiling, that automates and standardizes the generation of detailed reports, complete with statistics and visualizations. The significance of the package lies in how it streamlines the process of understanding and preparing data for analysis in a single line of code!

2025年1月20日 · ydata-profiling primary goal is to provide a one-line Exploratory Data Analysis (EDA) experience in a consistent and fast solution. Like pandas df.describe() function, that is so handy, ydata-profiling delivers an extended analysis of a DataFrame while allowing the data analysis to be exported in different formats such as html and json .

2024年2月21日 · 本文详细介绍了ydata-profiling，一个强大的Python库，用于快速、一致的探索性数据分析。 它提供了类型推断、数据质量检查、单变量和多变量分析等功能，并支持在多种数据集和存储中使用。 文章还指导了从pandas-profiling到ydata-profiling的迁移以及如何在JupyterNotebook和命令行中使用该工具。 Py之ydata-profilin：ydata-profiling的简介、安装、使用方法之详细攻略. ydata-profiling 的主要目标是在一致且快速的解决方案中提供一行 探索性数 …

ydata-profiling库主要目标是在一致且快速的解决方案中提供单线探索性数据分析 (EDA) 体验。 就像 pandasdf.describe ()函数一样，它非常方便 。 ydata-profiling 提供了对 DataFrame 的扩展分析，允许以html和json等不同格式导出数据分析。 主要特征. 工具地址 | https://github.com/ydataai/ydata-profiling 在线文档 | https://ydata-profiling.ydata.ai/docs/master/index.html数据挖掘的第一步通常是进行数据探索性分 …

Using inside Jupyter Notebooks. There are two interfaces to consume the report inside a Jupyter notebook (see animations below): through widgets and through an embedded HTML report. This is achieved by simply displaying the report as a set of widgets. In a Jupyter Notebook, run:

2023年8月28日 · ydata-profiling的主要目标是提供一种简洁而快速的探索性 数据分析 （EDA）体验。 就像 pandas 中的df.describe () 函数 非常方便一样，ydata-profiling可以对DataFrame进行扩展分析，并允许将数据分析导出为不同格式，例如html和json。 该软件包输出了一个简单而易于理解的数据集分析结果，包括时间序列和文本数据。 1. 安装. 2. 使用. import pandas as pd. from ydata_profiling import ProfileReport. ydata-profiling的结果会使用一些关键属性：

import sys! {sys. executable}-m pip install-U ydata-profiling [notebook]! pip install jupyter-contrib-nbextensions Afterwards you can run the following command 1

There are two interfaces to consume the report inside a Jupyter notebook (see animations below): through widgets and through an embedded HTML report. This is achieved by simply displaying the report as a set of widgets.

对于标准格式化的CSV文件（可以直接被pandas读取而无需额外设置），可以在命令行中使用ydata_profiling可执行文件。 下面的例子通过处理 data.csv 数据集，使用名为 default.yaml 的配置文件生成一个名为“示例分析报告”的报告，并将其保存为 report.html 。

2023年11月30日 · The pandas-profiling package name was recently changed to ydata-profiling. In this tutorial, you will learn about generating a profile report from the dataset, what is inside the profile report, how to read this profile report, and finally, how to save this report for further use.