Pytohn实现
在python中有很多包可以实现绘制数据分析报告的功能，推荐两个较为方便的包：pandas-profiling 和 sweetviz 。
使用 pandas-profiling 包（功能全面）
这个包的个别依赖包与机器学习的 sklearn 包的依赖包存在版本冲突，如已安装sklearn包的话可以在Anaconda中创建虚拟环境使用。
在Anaconda中创建python虚拟环境(创建了一个3.6版本，名为GGBoy的python虚拟环境):
conda create -n GGBoy python=3.6在 Proceed([y]/n)? 中选择 y
创建虚拟环境成功后激活虚拟环境：
conda activate GGBoy环境激活成功：
(GGBoy) C:\Users\114514>在虚拟环境中安装pandas包和pandas-profiling包：
conda install pandas
pip install pandas-profiling绘制titandick数据集的数据报告，数据集下载地址：taitanic | Kaggle
在VSCode中建立一个拓展名.ipynb的jupyter notebook文件，内核选择刚才新建的虚拟环境：
使用 pandas-profiling 包：
from pandas_profiling import ProfileReport
import pandas as pd
# 使用pandas读取titandick的csv数据集
data = pd.read_csv('C:\\Users\\114514\\Desktop\\titandick.csv')
df = pd.DataFrame(data)
# 绘制数据分析报告
report = ProfileReport(df)
report.to_file(output_file='report.html')生成报告：
使用 sweetviz 包（最方便操作）：
import sweetviz as sv
import pandas as pd
# 使用pandas读取titandick的csv数据集
data = pd.read_csv('C:\\Users\\114514\\Desktop\\titandick.csv')
df = pd.DataFrame(data)
# 使用sweetviz包绘制数据分析报告
report = sv.analyze(df)
report.show_html('report.html')生成报告：
R语言实现
需要先下载R包 summarytools ：
install.packages("summarytools")library(summarytools)
df <- read.csv("C:/Users/114514/Desktop/titandick.csv")
report <- dfSummary(df)
html_report <- print(report, method = "render", include.row.numbers = FALSE, style = "grid")
html_output <- paste(html_report, collapse = "\n")
# 将合并后的HTML字符串写入文件
cat(html_output, file = "report_GGBoy.html")生成的数据分析报告：
