欢迎客官光临，这里主要给大家介绍一下pandas-profiling库，一行代码，生成超详细的数据分析报告，数据分析师的福音。
主菜之前先送两个小菜给大家～
1、爬虫的吸星大法，下面几句的搭配应用应该可以下载万物了
import re
import ele
import requests
import bs4
2、Tqdm堪称python的监视器
Tqdm 是 Python 进度条库，堪称贴心小棉袄，时刻告诉你任务进度，监控运行状态，强迫症患者最爱。
好嘞～小菜已经准备完毕，接下来介绍一下今天的主菜，干净整洁，应该算是分析全席的清炒时蔬了。
3、pandas-profiling，一行代码生成超详细数据分析报告
实乃我等数据分析从业者的福音哈哈~
「特别感谢知乎高楠的分享」
一般来说，面对一个数据集，我们需要做一些探索性分析 (Exploratory data analysis)，这个过程繁琐而冗杂，每个数据分析师肯定有自己常用的一些配料，这里介绍一个非常简单有趣的方法。为了防止这个菜与楠姐炒出来完全一致，换一个最近建模数据集为例
我们传统方法是先用Dataframe.describe()：
通过这种方法，我们只能大致判断各个变量的分布以及target的情况，但是无法获取更详细的信息，如果我们需要进一步探索数据，查看变量相关性等，我们就可以利用pandas-profiling来填饱肚子啦～
然后一键储存为html格式，非常方便：
import pandas as pd
import pandas_profiling
data=pd.read_csv("model.csv")
profile = pandas_profiling.ProfileReport(data)
profile.to_file(output_file='model_report.html')
具体生成的报告如下：
最后，虽然pandas-profiling这个库并非完全智能，但是一份基础的数据报告，可以为我们节省大量时间（少敲代码），数据分析师们赶紧用起来吧~
