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[Pandas教學]有效使用Pandas Profiling套件實現探索式資料分析(EDA)

pandas_profiling

Photo by Giorgio Tomassetti on Unsplash

當手上有一份數據資料要進行分析，這時候如果是使用Pandas套件，通常會利用describe()方法(Method)，來初步瞭解資料內容，但是對於想要深入分析資料集來說，資訊還不夠充足。

所以本文就以Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv)為例，來和大家分享一個很常用來進行探索式資料分析(Exploratory Data Analysis)的套件－Pandas Profiling，能夠將Pandas DataFrame中儲存的資料，產製為一個互動式的網頁報表，並且以視覺化的方式呈現詳細的資料結構。其中的重點包含：

  • 安裝Pandas Profiling套件
  • 產製Pandas Profiling報表
  • Pandas Profiling報表內容

一、安裝Pandas Profiling套件

首先，利用以下指令安裝Pandas Profiling套件：

$ pip install pandas-profiling[notebook]

二、產製Pandas Profiling報表

安裝完成後，引用pandas及pandas_profiling中的ProfileReport模組(Module)，如下範例：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport

接下來呼叫Pandas套件的read_csv()方法(Method)來讀取Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv)，如下範例：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport


df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
print(df)

擷取部分執行結果

pandas_profiling

有了Pandas DataFrame資料集，就可以透過Pandas Profiling模組(Module)來建立ProfileReport報表，如下範例：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport


df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')

profile = ProfileReport(df, title='Netflix Profile Report', explorative=True)
print(profile)

擷取部分執行結果

pandas_profiling

pandas_profiling

其中的報表內容，會依據資料集的特性，動態產生相關的報表區塊，以本文所使用的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv)為例，包含了六個區塊，在下一節會依序來和大家進行詳細介紹。

另外，如果想要將這份互動式網頁報表另存為HTML檔，分享給其他使用者，則可以使用Pandas Profiling模組(Module)的to_file()方法(Method)，如下範例：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport


df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')

profile = ProfileReport(df, title='Netflix Profile Report', explorative=True)

profile.to_file('NetflixProfileReport.html')

三、Pandas Profiling報表內容

在Pandas ProfileReport報表中，包含了六個區塊：

  • Overview：提供資料分析人員快速瀏覽資料集的變數個數、遺失值比率、重複值比率與變數型態等，如下圖：

pandas_profiling

而在warnings頁籤則會指出哪些欄位是High cardinality(多唯一值的)、High correlation(高相關性的)及Missing(遺失值比率較高)等。

pandas_profiling

  • Variables：顯示資料集的各個欄位變數統計資訊，除此之外，還可以點擊右下角的「Toggle details」按鈕查看更詳細的欄位資訊。

pandas_profiling

pandas_profiling

  • Interactions：透過切換頁籤的方式，來瞭解高相關性的不同欄位之間交互關係。

pandas_profiling

  • Correlations：提供Pearson、Spearman、Kendall及Phik四種圖表來顯示高相關性的欄位，如下圖：

pandas_profiling

  • Missing values：顯示遺失值的個數、矩陣、熱力圖和樹狀圖，如下圖：

pandas_profiling

  • Sample：顯示資料集的前10筆資料與最後10筆資料，如下圖：

pandas_profiling

pandas_profiling

四、小結

Pandas Profiling是一個非常強大的開放原始碼套件，可以使用最少的程式碼快速實現探索式資料分析(EDA)，並且透過報表提供的統計數據和視覺化圖表，能夠幫助資料分析人員對於陌生資料集的有效分析和探索，非常值得列為資料分析的工具之一，希望今天的分享對大家有所幫助。

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留言

  1. hylz2021年7月29日 凌晨12:57

    你好，很感謝你的教學。我試了你的code後，得到這樣的錯誤訊息
    ImportError: cannot import name 'ProfileReport' from partially initialized module 'pandas_profiling' (most likely due to a circular import)

    我查網路的解法重安裝pandas-profiling
    pip uninstall pandas_profiling
    pip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip
    但還是得到一樣的錯誤。
    想請問你知不知道是哪裡出了問題，謝謝。

    回覆刪除
    回覆
    1. 匿名2022年5月17日 晚上11:53

      完整指令是pip install pandas-profiling[notebook]
      因為沒有輸入[notebook]唷

      刪除
  2. Unknown2021年10月16日 晚上10:27

    一樣遇到無法import pandas_profiling的問題。
    也用了上面的方式，但問題仍在。
    想知道原因跟解法。

    回覆刪除
    回覆
    1. 匿名2022年5月17日 晚上11:53

      完整指令是pip install pandas-profiling[notebook]
      因為沒有輸入[notebook]唷

      刪除

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