เมื่อเราได้ Dataset ใหม่มา สิ่งแรกที่เราควรทำ คือ Exploratory Data Analysis (EDA) ทำความเข้าใจข้อมูล ในแต่ละ Feaure เช่น ข้อมูลเป็นชนิดอะไร, ข้อมูลเป็นแบบต่อเนื่องหรือไม่ต่อเนื่อง, ช่วงของข้อมูลกว้างแค่ไหน, การกระจายของข้อมูลเป็นอย่างไร, มีข้อมูลขาดหายไปเยอะแค่ไหน, แต่ละ Feature เชื่อมโยงกันอย่างไร

การวิเคราะห์ทั้งหมดนี้ค่อนข้างซับซ้อน และซ้ำซ้อนเหมือนกันในทุก ๆ Dataset จะมีวิธีไหนที่จะทำให้งานซ้ำ ๆ เหล่านี้ง่ายขึ้น

Pandas DataFrame.describe()

ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบตาราง ปกติเราจะใช้ Pandas DataFrame และฟังก์ชันแรก ๆ ที่เราจะใช้ดูภาพรวมของตารางข้อมูล ก็คือ datarame.describe()

แต่ข้อเสียของ describe คือ output ออกมาเป็นตารางเดียวง่าย ๆ ที่มีข้อมูลน้อยเกินไป ทำให้เราต้องเขียนโปรแกรมเพิ่ม เพื่อเปรียบเทียบ เชื่อมโยงข้อมูลที่เราอยากรู้เอง ซึ่งก็เป็นงานซ้ำ ๆ กันที่ต้องทำคล้าย ๆ กันในทุก ๆ Dataset

Pandas Profiling

เปรียบเทียบกับ DataFrame.describe() ที่ Output ออกมาเป็นตารางเดียวง่าย ๆ แต่ Pandas Profiling จะวิเคราะห์ข้อมูล Feature ต่าง ๆ ใน DataFrame แล้วจัดทำ Report เต็มรูปแบบ Output ออกมาเป็น HTML เป็นกราฟสวยงาม มีรายละเอียดดังนี้

• Essentials: type, unique values, missing values
• Quantile statistics like minimum value, Q1, median, Q3, maximum, range, interquartile range
• Descriptive statistics like mean, mode, standard deviation, sum, median absolute deviation, coefficient of variation, kurtosis, skewness
• Most frequent values
• Histogram
• Correlations highlighting of highly correlated variables, Spearman, Pearson and Kendall matrices
• Missing values matrix, count, heatmap and dendrogram of missing values

เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า

Check it out on github Last updated: 09/03/2022 15:18:14

0. Magic¶

In [0]:

%%javascript
IPython.OutputArea.prototype._should_scroll = function(lines) {
    return false;
}

1. Import¶

Install pandas_profiling ถ้ายังไม่ได้ Install

In [0]:

#!pip install pandas_profiling

In [0]:

import pandas as pd
import pandas_profiling as pp

from fastai import *
from fastai.tabular import *

2. Data¶

In [0]:

path = untar_data(URLs.ADULT_SAMPLE)
df = pd.read_csv(path/'adult.csv')

3. Explore Data¶

สำรวจข้อมูล ดูความสัมพันธ์เชื่อมโยงระหว่างข้อมูล ก่อนที่จะจัดเตรียมข้อมูล ป้อนให้กับโมเดลต่อไป

In [0]:

profile = pp.ProfileReport(df)
profile

Out[0]:

Overview

Dataset info

Number of variables	15
Number of observations	32561
Total Missing (%)	0.2%
Total size in memory	3.7 MiB
Average record size in memory	120.0 B

Variables types

Numeric	6
Categorical	9
Boolean	0
Date	0
Text (Unique)	0
Rejected	0
Unsupported	0

Warnings

• capital-gain has 29849 / 91.7% zeros Zeros
• capital-loss has 31042 / 95.3% zeros Zeros
• education-num has 487 / 1.5% missing values Missing
• occupation has 512 / 1.6% missing values Missing
• Dataset has 21 duplicate rows Warning

Variables

age
Numeric

Distinct count	73
Unique (%)	0.2%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	38.582
Minimum	17
Maximum	90
Zeros (%)	0.0%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	17
5-th percentile	19
Q1	28
Median	37
Q3	48
95-th percentile	63
Maximum	90
Range	73
Interquartile range	20

Descriptive statistics

Standard deviation	13.64
Coef of variation	0.35355
Kurtosis	-0.16613
Mean	38.582
MAD	11.189
Skewness	0.55874
Sum	1256257
Variance	186.06
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
36	898	2.8%
31	888	2.7%
34	886	2.7%
23	877	2.7%
35	876	2.7%
33	875	2.7%
28	867	2.7%
30	861	2.6%
37	858	2.6%
25	841	2.6%
Other values (63)	23834	73.2%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
17	395	1.2%
18	550	1.7%
19	712	2.2%
20	753	2.3%
21	720	2.2%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
85	3	0.0%
86	1	0.0%
87	1	0.0%
88	3	0.0%
90	43	0.1%

capital-gain
Numeric

Distinct count	119
Unique (%)	0.4%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	1077.6
Minimum	0
Maximum	99999
Zeros (%)	91.7%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	0
5-th percentile	0
Q1	0
Median	0
Q3	0
95-th percentile	5013
Maximum	99999
Range	99999
Interquartile range	0

Descriptive statistics

Standard deviation	7385.3
Coef of variation	6.8532
Kurtosis	154.8
Mean	1077.6
MAD	1977.4
Skewness	11.954
Sum	35089324
Variance	54543000
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
0	29849	91.7%
15024	347	1.1%
7688	284	0.9%
7298	246	0.8%
99999	159	0.5%
5178	97	0.3%
3103	97	0.3%
4386	70	0.2%
5013	69	0.2%
8614	55	0.2%
Other values (109)	1288	4.0%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
0	29849	91.7%
114	6	0.0%
401	2	0.0%
594	34	0.1%
914	8	0.0%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
25236	11	0.0%
27828	34	0.1%
34095	5	0.0%
41310	2	0.0%
99999	159	0.5%

capital-loss
Numeric

Distinct count	92
Unique (%)	0.3%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	87.304
Minimum	0
Maximum	4356
Zeros (%)	95.3%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	0
5-th percentile	0
Q1	0
Median	0
Q3	0
95-th percentile	0
Maximum	4356
Range	4356
Interquartile range	0

Descriptive statistics

Standard deviation	402.96
Coef of variation	4.6156
Kurtosis	20.377
Mean	87.304
MAD	166.46
Skewness	4.5946
Sum	2842700
Variance	162380
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
0	31042	95.3%
1902	202	0.6%
1977	168	0.5%
1887	159	0.5%
1848	51	0.2%
1485	51	0.2%
2415	49	0.2%
1602	47	0.1%
1740	42	0.1%
1590	40	0.1%
Other values (82)	710	2.2%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
0	31042	95.3%
155	1	0.0%
213	4	0.0%
323	3	0.0%
419	3	0.0%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
3004	2	0.0%
3683	2	0.0%
3770	2	0.0%
3900	2	0.0%
4356	3	0.0%

education
Categorical

Distinct count	16
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

HS-grad	10501
Some-college	7291
Bachelors	5355
Other values (13)	9414

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
HS-grad	10501	32.3%
Some-college	7291	22.4%
Bachelors	5355	16.4%
Masters	1723	5.3%
Assoc-voc	1382	4.2%
11th	1175	3.6%
Assoc-acdm	1067	3.3%
10th	933	2.9%
7th-8th	646	2.0%
Prof-school	576	1.8%
Other values (6)	1912	5.9%

education-num
Numeric

Distinct count	17
Unique (%)	0.1%
Missing (%)	1.5%
Missing (n)	487
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	10.08
Minimum	1
Maximum	16
Zeros (%)	0.0%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	1
5-th percentile	5
Q1	9
Median	10
Q3	12
95-th percentile	14
Maximum	16
Range	15
Interquartile range	3

Descriptive statistics

Standard deviation	2.573
Coef of variation	0.25526
Kurtosis	0.62843
Mean	10.08
MAD	1.9024
Skewness	-0.31347
Sum	323300
Variance	6.6203
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
9.0	10349	31.8%
10.0	7184	22.1%
13.0	5277	16.2%
14.0	1692	5.2%
11.0	1365	4.2%
7.0	1153	3.5%
12.0	1049	3.2%
6.0	916	2.8%
4.0	640	2.0%
15.0	565	1.7%
Other values (6)	1884	5.8%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
1.0	51	0.2%
2.0	166	0.5%
3.0	328	1.0%
4.0	640	2.0%
5.0	506	1.6%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
12.0	1049	3.2%
13.0	5277	16.2%
14.0	1692	5.2%
15.0	565	1.7%
16.0	408	1.3%

fnlwgt
Numeric

Distinct count	21648
Unique (%)	66.5%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	189780
Minimum	12285
Maximum	1484705
Zeros (%)	0.0%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	12285
5-th percentile	39460
Q1	117830
Median	178360
Q3	237050
95-th percentile	379680
Maximum	1484705
Range	1472420
Interquartile range	119220

Descriptive statistics

Standard deviation	105550
Coef of variation	0.55617
Kurtosis	6.2188
Mean	189780
MAD	77608
Skewness	1.447
Sum	6179373392
Variance	11141000000
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
203488	13	0.0%
123011	13	0.0%
164190	13	0.0%
113364	12	0.0%
121124	12	0.0%
148995	12	0.0%
126675	12	0.0%
111483	11	0.0%
155659	11	0.0%
190290	11	0.0%
Other values (21638)	32441	99.6%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
12285	1	0.0%
13769	1	0.0%
14878	1	0.0%
18827	1	0.0%
19214	1	0.0%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
1226583	1	0.0%
1268339	1	0.0%
1366120	1	0.0%
1455435	1	0.0%
1484705	1	0.0%

hours-per-week
Numeric

Distinct count	94
Unique (%)	0.3%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0
Infinite (%)	0.0%
Infinite (n)	0

Mean	40.437
Minimum	1
Maximum	99
Zeros (%)	0.0%

Toggle details

• Statistics
• Histogram
• Common Values
• Extreme Values

Quantile statistics

Minimum	1
5-th percentile	18
Q1	40
Median	40
Q3	45
95-th percentile	60
Maximum	99
Range	98
Interquartile range	5

Descriptive statistics

Standard deviation	12.347
Coef of variation	0.30535
Kurtosis	2.9167
Mean	40.437
MAD	7.5832
Skewness	0.22764
Sum	1316684
Variance	152.46
Memory size	254.5 KiB

Value	Count	Frequency (%)
40	15217	46.7%
50	2819	8.7%
45	1824	5.6%
60	1475	4.5%
35	1297	4.0%
20	1224	3.8%
30	1149	3.5%
55	694	2.1%
25	674	2.1%
48	517	1.6%
Other values (84)	5671	17.4%

Minimum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
1	20	0.1%
2	32	0.1%
3	39	0.1%
4	54	0.2%
5	60	0.2%

Maximum 5 values

Value	Count	Frequency (%)
95	2	0.0%
96	5	0.0%
97	2	0.0%
98	11	0.0%
99	85	0.3%

marital-status
Categorical

Distinct count	7
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

Married-civ-spouse	14976
Never-married	10683
Divorced	4443
Other values (4)	2459

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
Married-civ-spouse	14976	46.0%
Never-married	10683	32.8%
Divorced	4443	13.6%
Separated	1025	3.1%
Widowed	993	3.0%
Married-spouse-absent	418	1.3%
Married-AF-spouse	23	0.1%

native-country
Categorical

Distinct count	42
Unique (%)	0.1%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

United-States	29170
Mexico	643
?	583
Other values (39)	2165

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
United-States	29170	89.6%
Mexico	643	2.0%
?	583	1.8%
Philippines	198	0.6%
Germany	137	0.4%
Canada	121	0.4%
Puerto-Rico	114	0.4%
El-Salvador	106	0.3%
India	100	0.3%
Cuba	95	0.3%
Other values (32)	1294	4.0%

occupation
Categorical

Distinct count	16
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	1.6%
Missing (n)	512

Prof-specialty	4073
Craft-repair	4028
Exec-managerial	4009
Other values (12)	19939

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
Prof-specialty	4073	12.5%
Craft-repair	4028	12.4%
Exec-managerial	4009	12.3%
Adm-clerical	3720	11.4%
Sales	3590	11.0%
Other-service	3247	10.0%
Machine-op-inspct	1968	6.0%
?	1820	5.6%
Transport-moving	1566	4.8%
Handlers-cleaners	1347	4.1%
Other values (5)	2681	8.2%

race
Categorical

Distinct count	5
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

White	27816
Black	3124
Asian-Pac-Islander	1039
Other values (2)	582

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
White	27816	85.4%
Black	3124	9.6%
Asian-Pac-Islander	1039	3.2%
Amer-Indian-Eskimo	311	1.0%
Other	271	0.8%

relationship
Categorical

Distinct count	6
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

Husband	13193
Not-in-family	8305
Own-child	5068
Other values (3)	5995

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
Husband	13193	40.5%
Not-in-family	8305	25.5%
Own-child	5068	15.6%
Unmarried	3446	10.6%
Wife	1568	4.8%
Other-relative	981	3.0%

salary
Categorical

Distinct count	2
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

	24720
>=50k	7841

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
	24720	75.9%
>=50k	7841	24.1%

sex
Categorical

Distinct count	2
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

Male	21790
Female	10771

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
Male	21790	66.9%
Female	10771	33.1%

workclass
Categorical

Distinct count	9
Unique (%)	0.0%
Missing (%)	0.0%
Missing (n)	0

Private	22696
Self-emp-not-inc	2541
Local-gov	2093
Other values (6)	5231

Toggle details

Value	Count	Frequency (%)
Private	22696	69.7%
Self-emp-not-inc	2541	7.8%
Local-gov	2093	6.4%
?	1836	5.6%
State-gov	1298	4.0%
Self-emp-inc	1116	3.4%
Federal-gov	960	2.9%
Without-pay	14	0.0%
Never-worked	7	0.0%

Correlations

Sample

	age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
0	49	Private	101320	Assoc-acdm	12.0	Married-civ-spouse	NaN	Wife	White	Female	0	1902	40	United-States	>=50k
1	44	Private	236746	Masters	14.0	Divorced	Exec-managerial	Not-in-family	White	Male	10520	0	45	United-States	>=50k
2	38	Private	96185	HS-grad	NaN	Divorced	NaN	Unmarried	Black	Female	0	0	32	United-States	<50k
3	38	Self-emp-inc	112847	Prof-school	15.0	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Husband	Asian-Pac-Islander	Male	0	0	40	United-States	>=50k
4	42	Self-emp-not-inc	82297	7th-8th	NaN	Married-civ-spouse	Other-service	Wife	Black	Female	0	0	50	United-States	<50k

ดูรายการ Variable ที่ถูก Reject

In [0]:

rejected_variables = profile.get_rejected_variables(threshold=0.9)
rejected_variables

Out[0]:

[]

3.1 Save Report¶

เราสามารถ Save Profile Report เอาไว้ดูวันหลัง หรือเอาไปใช้งานนำเสนออื่น ๆ ได้

In [0]:

profile.to_file("output.html")

Credit¶

• https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/
• https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult

In [0]:

Surapong Kanoktipsatharporn

Solutions Architect at Bua Labs

The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.