AutoProfiler是一個開源的DataFrame分析工具，它專為Jupyter環(huán)境設(shè)計。當(dāng)您在Jupyter筆記本中更改或創(chuàng)建DataFrame時，AutoProfiler會自動讀取這些DataFrame并進(jìn)行分析，而無需手動編寫代碼或調(diào)用其他分析工具，可提供關(guān)于內(nèi)存中每個數(shù)據(jù)幀的詳細(xì)信息。

此外，如果您創(chuàng)建一個新的DataFrame（例如從現(xiàn)有的DataFrame派生），AutoProfiler也會自動對其進(jìn)行分析，以提供相應(yīng)的分析結(jié)果。

這種自動更新和分析的功能使得使用AutoProfiler更加方便和高效。我們可以隨時查看和了解DataFrame的最新狀態(tài)和特征，無需手動重新運行分析代碼。

AutoProfiler提供列分布、摘要信息統(tǒng)計和空統(tǒng)計信息等分析信息，同時還提供了生成相應(yīng)代碼和導(dǎo)出功能。

安裝：

pip install -U digautoprofiler

使用：

# 導(dǎo)入pandas庫
import pandas as pd
# 導(dǎo)入sys庫
import sys
# 讀取名為"df_housing_sample.csv"的CSV文件
df_housing = pd.read_csv("./df_housing_sample.csv")
# 將df_housing數(shù)據(jù)幀中的"date"列轉(zhuǎn)換為日期格式
df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d")
# 從df_housing數(shù)據(jù)幀中選擇價格大于5000的行，并將結(jié)果存儲在名為expensive_rents的新數(shù)據(jù)幀中
expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]