AutoProfilerは、Jupyter環境向けに特別に設計されたオープンソースのDataFrame分析ツールです。JupyterノートブックでDataFrameを変更または作成すると、AutoProfilerは手動でコードを記述したり他の分析ツールを起動したりすることなく、これらのDataFrameを自動的に読み取り、分析します。これにより、メモリ内の各DataFrameに関する詳細な情報が提供されます。

さらに、新しい DataFrame を作成すると (既存の DataFrame から派生するなど)、AutoProfiler によって自動的に分析され、対応する分析結果が提供されます。

この自動更新・分析機能により、AutoProfiler の使用がより便利かつ効率的になります。分析コードを手動で再実行することなく、いつでも DataFrame の最新の状態と特性を表示・把握できます。

AutoProfiler は、列の分布、概要情報の統計、空の統計などの分析情報を提供するほか、対応するコードを生成してエクスポートする機能も提供します。

インストール：

 pip install -U digautoprofiler

使用：

 # 导入pandas库import pandas as pd # 导入sys库import sys # 读取名为"df_housing_sample.csv"的CSV文件df_housing = pd.read_csv("./df_housing_sample.csv") # 将df_housing数据帧中的"date"列转换为日期格式df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d") # 从df_housing数据帧中选择价格大于5000的行，并将结果存储在名为expensive_rents的新数据帧中expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]