pandas-profiling

⚠️ pandas-profiling 包名已更改。要继续数据分析，请使用 ydata-profiling！

本仓库实现了在 PyPI 上弃用 pandas-profiling 包的 brownout 策略。⚠️

🎊 新年新气象，更多功能！

感谢您使用和关注 pandas-profiling 的发展。然而，我们有一个令人兴奋的新特性——我们现在非常高兴地宣布，从 4.0.0 版本开始，Spark 现在成为数据分析家族的一部分

随着它的引入，也需要一个新的命名，一个可以将分析概念与 Pandas 数据帧解耦的命名——《code>ydata-profiling！

但请放心，pip install pandas-profiling 仍然可以使用一段时间，我们还会继续投资于发展最佳的开源数据分析工具，以便您可以在更多用例中使用它。

如何修复主要用例的错误

• 使用 pip install ydata-profiling 而不是 pip install pandas-profiling
• 在您的 pip 需求文件（requirements.txt、setup.py、setup.cfg、Pipfile 等）中将 pandas-profiling 替换为 ydata-profiling
• 如果您的依赖项中使用了 pandas-profiling 包，那么跟踪哪个包使用 pandas_profiling 而不是 ydata_profiling 进行导入将会很有帮助

弃用时间表

• ydata-profiling 于 2 月 1 日发布。
• pip install pandas-profiling 仍将支持到 4 月 1 日，但将抛出警告。 from pandas_profiling import ProfileReport 将支持到 4 月 1 日。
• 4 月 1 日之后，如果使用 pip install pandas-profiling，将抛出错误。请使用 pip install ydata-profiling 代替。
• 4 月 1 日之后，如果使用 from pandas_profiling import ProfileReport，将抛出错误。请使用 from ydata_profiling import ProfileReport 代替。

关于 pandas-profiling

pandas-profiling 的主要目标是提供一个一致且快速的单一命令式探索性数据分析 (EDA) 体验。就像 pandas 的 df.describe() 函数那样方便，pandas-profiling 在允许数据分析以不同格式（如 html 和 json）导出的同时，提供对 DataFrame 的扩展分析。

该包输出对数据集的简单、精炼的分析，包括 时间序列 和 文本。

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