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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19