はじめに
以下記事よりGoogleColabratoryでは表示、挙動が不安定とのこと、解決方法があったので紹介します。
【Pythonメモ】pandas-profilingが探索的データ解析にめちゃめちゃ便利だった件
Colaboratoryでやると表示、挙動が不安定でした。
Kaggle KernelはOK。
Colaboratoryでは何か方法があるかもしれません。
IT詳しい方、ご存知でしたら教えてください。
2020/2/4 追記
以前までは以下のように一度htmlファイルに出力してからfrom IPython.display import HTMLを使って描画するようにしていました。
2020/10/3 追記
下記コードの内容を@Kudaka さんの指摘を受けて修正しました。
import pandas as pd
import warnings
from pandas_profiling import ProfileReport
from pandas_profiling.utils.cache import cache_file
warnings.filterwarnings('ignore')
file_name = cache_file(
"titanic.csv",
"https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv",
)
df = pd.read_csv(file_name)
profile = ProfileReport(df)
profile
pandas_profiling v2.4.0から後処理(HTML(profile))をせずともJupyerNotebooks上で綺麗に表示されるようになったようです。GoogleColabratoryで動かした例を作成しておきましたのでご確認ください。
GoogleColabratory - pandas-profiling tutorial.ipynb
また描画失敗、成功例を紹介していましたがアップデートにより必要なくなったため削除しました。