<jupyter_start><jupyter_text>EDA - Pandas profiling Asi nikoho nepřekvapí, že existuje spousta automatických nástrojů, které dokáží datovým analytikům usnadnit práci. O co snazší je dostat s jejich pomocí z dat spoustu čísel, grafů a informací, o to větší pozornost se musí věnovat jejich správné interpretaci. Proto si o jednom z nich budeme povídat až na samotném konci explorační datové analýzy, když už umíme jednotlivé charakteristiky získat i ručně a správně je interpretovat, díky čemuž se v bohatých automatických reportech neztratíme.Jedním z nástrojů pro automatické reporty je [Pandas Profiling](https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling).Pandas Profiling si stejně jako ostatní knihovny musíme nejdříve nainstalovat. V jedné z prvních lekcí jsme zjistili, že příkazy příkazové řádky lze spouštět i přímo z notebooku, tak toho můžeme zkusit využít.> Příprava prostředí a instalace knihoven standardně nebývá součástí notebooků a provádí se ještě před jeho spuštěním, takže to ber jako netradiční využití a spíše jako ukázku možností.<jupyter_code>!python -m pip install pandas-profiling<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>> Dynamický výstup v tomto případě není příliš přehledný a kromě seznamu všech instalovaných závislostí neobsahuje nic užitečného, takže jej pro tentokrát z notebooku vynecháme.Data k analýze jsou připravena v souboru [spotify_top10.csv](static/spotify_top10.csv). Data byla publikována na [kaggle.com](https://www.kaggle.com/leonardopena/top-spotify-songs-from-20102019-by-year) a jejich původní zdroj je [tato část služby Spotify](http://organizeyourmusic.playlistmachinery.com/).Generování reportu lze provést buď samostatně mimo notebook a v tom případě bude výsledkem samostatný HTML soubor s reportem, nebo v notebooku, kdy se výsledky zobrazí přímo uvnitř notebooku. My použijeme první variantu, protože je rychlejší a přehlednější.> Stejně jako v předchozím případě lze tento příkaz spustit přímo v příkazové řádce a notebook k němu není vůbec potřeba.<jupyter_code>!pandas_profiling static/spotify_top10.csv static/spotify_report.html<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.04847058823529412, 'fraction_numerical': 0.006588235294117647, 'mean_word_length': 6.086666666666667, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 12, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '265620', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 846, 'n_tokens_neox': 880, 'n_words': 251, 'path': 'lessons/pydata/profiling/index.ipynb', 'repo_name': 'simecek/naucse.python.cz', 'size': '2125'}