[중고차 가격 예측(1)] pandas_profiling 을 이용한 피쳐 요약 확인

 

🥑 pandas_profiling 라이브러리 다운로드

!pip install -U pandas-profiling

• 데이터 분석 및 탐색을 위한 Python 라이브러리
• 데이터프레임을 기반으로 하여 데이터의 통계적 요약과 시각화, 데이터 품질 평가 등을 자동화하여 데이터를 빠르게 이해하고 데이터 분석 프로세스를 가속화하는데 도움을 주어, 소개한다
• 구체적으로 다음과 같은 기능이 있다.

👉 데이터 개요 및 통계 요약 : 각 열에 대한 통계 요약(평균, 중앙값, 표준편차 등)

👉 데이터 품질 평가 : nan 값의 비율과 중복된 레코드의 수를 확인하고, 이상점을 감지

👉 시각화 : 데이터에 대한 다양한 시각화 그래프 생성

👉 상관관계 분석 : 열 간의 상관관계 분석 및 시각화

👉 변수간 관계 탐색

👉 보고서 생성 : HTML 또는 웹 기반 대화형 보고서를 생성

 

🥑 라이브러리 임포트

import pandas_profiling

 

🍐 데이터 로드 후, 기초 탐구

train = pd.read_csv('./train.csv')

pr = train.profile_report()
pr.to_file('pr_report.html')
pr

html 로 변환, 저장중...

 

🍐 결과 확인

 

 

여기까지 전체적인 피쳐들을 탐색하고, 구체적인 EDA와 데이터 분석은 다음 포스팅에서 이어서 해보자!