在最初的数据探查的时候，可以通过pandas的函数，以及matplotlib做图像绘图，这个工作比较重复和低效，所以pandas针对常用的数据列统计和展示，做了EDA工具profiling，可以自动帮助数据分析。

问题1：在python 3.10.11环境下，安装pip install pandas-profiling，运行出现错误

pydantic.errors.PydanticImportError: `BaseSettings` has been moved to the `pydantic-settings` package.

因为profiling版本更新问题，暂时没有去解决。

问题2：升级profiling版本，名称从pandas-profiling变换为ydata_profiling，运行出错

AttributeError: module 'numba' has no attribute 'generated_jit'

判定，仍然是版本冲突。解决方案：

pip uninstall numba

pip install numba

安装出现错误：

 requires joblib<1.4,>=1.2.0, but you have joblib 1.4.2 which is incompatible.
sktime 0.26.0 requires scikit-learn<1.5.0,>=0.24, but you have scikit-learn 1.5.2 which is incompatible.

解决方案：卸载掉scikit-learn，joblib等，然后执行安装

pip install ydata-profiling

会自动安装需要的scikit-learn依赖，最后运行得到HTML文件。

 

 profiling的使用

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv('dataset/listings-2.csv')
original_report = ProfileReport(df, title='Original Data')
original_report.to_file("original_report.html")

根据显示，对数据处理后可以做对比查看

transformed_report = ProfileReport(df_transformed, title="Transformed Data")
comparison_report = original_report.compare(transformed_report)
comparison_report.to_file("original_vs_transformed.html")