使用check_correlation加速熊猫分析？

Question

使用pandas分析生成报告。数据集的大小非常大，为了加快处理速度，我试图关闭相关性，所以我使用了另一篇文章中的check_correlations : ValueError: Config参数"check_correlation“不存在。这就是我使用这行代码时遇到的问题

a = prof.ProfileReport(df, title='Downloads', check_correlation=False)

它会生成这个问题

ValueError:配置参数"check_correlation“不存在。

Answer 1

由于他们已经更改了版本2上的配置，因此您可以将其用作：

import pandas_profiling

profile = df.profile_report(check_correlation_pearson=False,
correlations={'pearson': False,
'spearman': False,
'kendall': False,
'phi_k': False,
'cramers': False,
'recoded': False})

关闭相关性。然而，它仍然没有1.4版那么快。您还可以研究其他配置here。

Answer 2

这种方式对我不起作用，我使用：

A= prof.ProfileReport(df，title='Downloads'，minimal=True)

Answer 3

请在pandas-profiling项目中查看此issue。