全自动化数据洞察！数据分布对比可视化！⛵

本文介绍如何使用 Pandas Profiling 的比较报告功能，分析两个数据集的分布差异，完成数据探索分析 (EDA) 的完整流程，为后续分析做准备。

💡 作者：韩信子@ShowMeAI
📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40
📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/411
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💡 引言

可视化是EDA的基础。当面对一个新的、未知的数据集时，视觉检查使我们能够了解可用的信息，绘制一些有关数据的模式，并诊断出我们可能需要解决的几个问题。在这方面，📘Pandas Profiling 一直是每个数据科学家工具箱中不可或缺的瑞士刀，可以帮助我们快速生成数据摘要报告，包括数据概览、变量属性、数据分布、重复值和其他指标。它能够在可视化中呈现这些信息，以便我们更好地理解数据集。但如果我们能够比较两个数据集呢，有没有快速的方式可以实现？

在本篇博客文章中，ShowMeAI将介绍如何利用 Pandas Profiling 的比较报告功能来提升数据探索分析 (EDA) 流程。我们会介绍到如何使用 Pandas Profiling 比较报告功能来比较两个不同的数据集，这可以帮助我们更快地对比分析数据，获取分布差异，为后续做准备。

我们本次用到的数据集是 🏆Kaggle 的 HCC 数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。

🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击这里获取本文 [[42]Pandas Profiling：使用高级EDA工具对比分析2个数据集](https://www.showmeai.tech/art...) 『HCC 数据集』
⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub
关于更多数据自动化探索工具，可以参考ShowMeAI过往文章 📘自动化数据分析 (EDA) 工具库大全。

💡 全自动数据EDA工具 Pandas Profiling 功能回顾

我们回顾一下 Pandas Profiling 的安装与使用方式：

# 通过pip安装
pip install pandas-profiling==3.5.0

如果我们需要对 hcc 数据集进行分析，参考代码如下：

import pandas as pd
from pandas_profiling import ProfileReport


# Read the HCC Dataset
df = pd.read_csv("hcc.csv")


# Produce the data profiling report
original_report = ProfileReport(df, title='Original Data')
original_report.to_file("original_report.html")

我们会得到非常清晰的数据分析结果报告，如下是报告的头部信息：

Alerts部分对数据进行分析后，给出了4种主要类型的潜在分析结果，包含可能有的风险和处理方式：

Duplicates ：数据中有 4 个重复行；
Constant ：'O2'是常量字段，求职999；
High Correlation ：有强相关性的几个特征；
Missing ：“Ferritin”字段存在缺失值。

💡 数据处理

这对这些问题我们可以做一些处理。

💦 删除重复行

在数据集中，有些特征非常具体，涉及到个人的生物测量值，比如血红蛋白、MCV、白蛋白等。所以，很难有多个患者报告所有特征的相同精确值。因此，我们可以从数据中删除这些重复项。

# Drop duplicate rows
df_transformed = df.copy()
df_transformed = df_transformed.drop_duplicates()

💦 删除不相关的特征

在数据分析过程中，有些特征可能不具有太多价值，比如 O2 常数值。删除这些特征将有助于模型的开发。

# Remove O2
df_transformed = df_transformed.drop(columns='O2')

💦 缺失数据插补

数据插补是用于处理缺失数据的方法。它允许我们在不删除观察值的情况下填补缺失值。均值插补是最常见和最简单的统计插补技术，它使用特征的均值来填充缺失值。我们将使用均值插补来处理 HCC 数据集中的缺失数据。

# Impute Missing Values
from sklearn.impute import SimpleImputer
mean_imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
df_transformed['Ferritin'] = mean_imputer.fit_transform(df_transformed['Ferritin'].values.reshape(-1,1))

💡 数据并行对比分析

下面我们就进入高级功能部分了！我们在对1份数据分析后，如果希望有另外一份数据能够比对分析，怎么做呢。下面我们以处理前后的数据为例，来讲解这个分析的实现方式：

transformed_report = ProfileReport(df_transformed, title="Transformed Data")
comparison_report = original_report.compare(transformed_report)
comparison_report.to_file("original_vs_transformed.html")

最后的对比报告如下：