from pathlib import Path
import pandas as pd
import pandas_profiling as pdp
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
def main():
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='count files')
parser.add_argument('file', help="csv, tsv, xlsx, xlsm, xlsx")
parser.add_argument("-o", "--out", default="", help="output file path")
args = parser.parse_args()
input_fpath = Path(args.file)
output_fpath = Path(args.out).with_suffix(".html") if args.out else\
Path(input_fpath.stem).with_suffix(".html")
df = pd.read_excel(input_fpath)
df = pd.read_csv(input_fpath , sep='\t') if input_fpath.suffix in ['.tsv'] else\
pd.read_excel(input_fpath) if input_fpath.suffix in ['.xls', '.xlsm', '.xlsx'] else\
pd.read_csv(input_fpath)
profile = pdp.ProfileReport(df)
profile.to_file(output_fpath)
if __name__ == "__main__":
main()
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pandas-profiling-cli-0.1.0.tar.gz
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2024-03-07
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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pandas-profiling-cli-0.1.0
setup.py 804B
PKG-INFO 390B
pandas_profiling_cli
__init__.py 22B
main.py 929B
pyproject.toml 450B
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程序员Chino的日记
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