时间：2023-06-24 13:00:01 | 来源：网站运营
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用Python自制了一张网页，一键自动生成探索性数据分析报告：作者：俊欣
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from st_aggrid import AgGridimport streamlit as stimport pandas as pdimport pandas_profilingfrom streamlit_pandas_profiling import st_profile_reportfrom pandas_profiling import ProfileReportfrom PIL import Imagest.set_page_config(layout='wide') #Choose wide mode as the default setting#Add a logo (optional) in the sidebarlogo = Image.open(r'wechat_logo.jpg')st.sidebar.image(logo, width=120)#Add the expander to provide some information about the appwith 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 titlest.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)outputuploaded_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，这里再来显示一遍关键词：数据,报告,分析
