京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
今天小编带领大家用Python自制一个自动生成探索性数据分析报告这样的一个工具,大家只需要在浏览器中输入url便可以轻松的访问,如下所示
首先我们导入所要用到的模块,设置网页的标题、工具栏以及logo的导入,代码如下
from st_aggrid import AgGrid import streamlit as st import pandas as pd import pandas_profiling from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report from pandas_profiling import ProfileReport from PIL import Image
st.set_page_config(layout='wide') #Choose wide mode as the default setting #Add a logo (optional) in the sidebar logo = Image.open(r'wechat_logo.jpg')
st.sidebar.image(logo, width=120) #Add the expander to provide some information about the app with st.sidebar.expander("关于这个项目"):
st.write("""
该项目是将streamlit和pandas_profiling相结合,在您上传数据集之后自动生成相关的数据分析报告,当然该项目提供了两种模式 全量分析还是部分少量分析,这里推荐用部分少量分析,因为计算量更少,所需要的时间更短,效率更高
""") #Add an app title. Use css to style the title st.markdown(""" <style> .font {
font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;}
</style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font">请上传您的数据集,该应用会自动生成相关的数据分析报告</p>', unsafe_allow_html=True)
output
紧接的是我们需要上传csv文件,代码如下
uploaded_file = st.file_uploader("请上传您的csv文件: ", type=['csv'])
我们可以选择针对数据集当中所有的特征进行一个统计分析,或者只是针对部分的变量来一个数据分析,代码如下
if uploaded_file is not None:
df = pd.read_csv(uploaded_file)
option1 = st.sidebar.radio( '您希望您的数据分析报告中包含哪些变量呢',
('所有变量', '部分变量')) if option1 == '所有变量':
df = df elif option1 == '部分变量':
var_list = list(df.columns)
要是用户勾选的是部分变量,只是针对部分变量来进行一个分析的话,就会弹出来一个多选框来供用户选择,代码如下
var_list = list(df.columns)
option3 = st.sidebar.multiselect(
'筛选出您希望在数据分析报告中包含的变量',
var_list)
df = df[option3]
用户可以挑选到底是“简单分析”或者是“完整分析”,要是勾选的是“完整分析”的话,会跳出相应的提示,提示“完整分析”由于涉及到更加复杂的计算操作,耗时更加地长,要是遇到大型的数据集,还会有计算失败的情况出现
option2 = st.sidebar.selectbox( '筛选模式,完整分析还是简单分析',
('简单分析', '完整分析')) if option2 == '完整分析':
mode = 'complete' st.sidebar.warning( '完整分析由于涉及到更加复杂的计算操作,耗时更加地长,要是遇到大型的数据集,还会有计算失败的情况出现,这里推荐使用简单分析') elif option2 == '简单分析':
mode = 'minimal' grid_response = AgGrid(
df,
editable=True,
height=300,
width='100%',
)
updated = grid_response['data']
df1 = pd.DataFrame(updated)
当用户点击“生成报告”的时候就会自动生成一份完整的数据分析报告了,代码如下
if st.button('生成报告'): if mode=='complete':
profile=ProfileReport(df,
title="User uploaded table",
progress_bar=True,
dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' })
st_profile_report(profile) elif mode=='minimal':
profile=ProfileReport(df1,
minimal=True,
title="User uploaded table",
progress_bar=True,
dataset={ "简介": '欢迎关注公众号:关于数据分析与可视化', "作者": '俊欣', "时间": '2022.05' })
st_profile_report(profile)
最后出来的结果如下,这里再来显示一遍
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25