大家使用Pandas DataFrame分析不外乎就是使用內建的describe()，如果要其他分析就需要再手動進行，再利用繪圖package視覺化。

今天分享一個好用套件，pandas-profiling 能够使用DataFrame自動生成詳細的數據報告，其中包括Dataset基本資訊、變數型態、欄位警告(常數、相依)、變數分析(統計、分布、極值)，比起Describe 要詳細許多。

快速安裝
pip install pandas-profiling

以sklearn 的波士頓房價資料為例

載入所需套件

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_profiling as pdp
pd.set_option('display.max_columns', 500)

載入資料，並利用pandas_profiling 進行詳細分析

from sklearn.datasets import load_boston

data = load_boston()
df_boston = pd.DataFrame(data = data.data , columns= data.feature_names)

pdp.ProfileReport(df_boston)

也可以將report 檔案匯成html

pfr = pdp.ProfileReport(df_boston)
pfr.to_file('report.html')