Pytohn实现

  在python中有很多包可以实现绘制数据分析报告的功能，推荐两个较为方便的包：pandas-profiling 和 sweetviz 。

使用 pandas-profiling 包（功能全面）

    这个包的个别依赖包与机器学习的 sklearn 包的依赖包存在版本冲突，如已安装sklearn包的话可以在Anaconda中创建虚拟环境使用。

在Anaconda中创建python虚拟环境(创建了一个3.6版本，名为GGBoy的python虚拟环境):

conda create -n GGBoy python=3.6

在 Proceed([y]/n)? 中选择 y 

创建虚拟环境成功后激活虚拟环境：

conda activate GGBoy

 环境激活成功：

(GGBoy) C:\Users\114514>

在虚拟环境中安装pandas包和pandas-profiling包：

conda install pandas
pip install pandas-profiling

 绘制titandick数据集的数据报告，数据集下载地址：taitanic | Kaggle

在VSCode中建立一个拓展名.ipynb的jupyter notebook文件，内核选择刚才新建的虚拟环境：

 使用 pandas-profiling 包：

python">from pandas_profiling import ProfileReport
import pandas as pd# 使用pandas读取titandick的csv数据集
data = pd.read_csv('C:\\Users\\114514\\Desktop\\titandick.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 绘制数据分析报告
report = ProfileReport(df)  
report.to_file(output_file='report.html')

 生成报告：

使用 sweetviz 包（最方便操作）：

python">import sweetviz as sv
import pandas as pd# 使用pandas读取titandick的csv数据集
data = pd.read_csv('C:\\Users\\114514\\Desktop\\titandick.csv')
df = pd.DataFrame(data)# 使用sweetviz包绘制数据分析报告
report = sv.analyze(df) 
report.show_html('report.html')

生成报告：

R语言实现

 需要先下载R包 summarytools ：

install.packages("summarytools")

library(summarytools)df <- read.csv("C:/Users/114514/Desktop/titandick.csv")
report <- dfSummary(df)  html_report <- print(report, method = "render", include.row.numbers = FALSE, style = "grid")  html_output <- paste(html_report, collapse = "\n")  # 将合并后的HTML字符串写入文件  
cat(html_output, file = "report_GGBoy.html")

 生成的数据分析报告：