自动化报告pptx-python｜pptx 分析报告的工具包：reportgen（四）

悟乙己

发布于 2024-05-24 18:53:29

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发布于 2024-05-24 18:53:29

1 案例一：通用数据的分析

会对DataFrame数据的每一个字段进行分析，判断它们的类型，然后画出合适的图表。对于因子变量，自动绘制柱状图或条形图；对于数值型变量，自动绘制出拟合的分布图；对于一般的文本，自动绘制词云。同时也会给出一个统计表格，内含各个变量的场景统计数据，如最大值、最小值、均值、标准差、唯一数个数、缺失率等。

import pandas as pd
import reportgen as rpt
# 数据导入
# 数据的网址：https://github.com/gasongjian/reportgen/tree/master/example/datasets/LendingClub_Sample.xlsx
data=pd.read_excel('.\\datasets\\LendingClub_Sample.xlsx')
# 数据预览
rpt.AnalysisReport(data.copy(),filename='LendingClub 数据预览');

它会生成如下 pptx 文件

2 案例二：问卷型数据分析

问卷数据涉及到各种题型，包括单选题、多选题、填空题、矩阵多选题、排序题等等。不管是频数统计还是交叉分析，单选题都很好处理, 但其他题目就相对复杂的多，比如单选题和多选题之间的交叉统计，多选题和多选题之间的交叉统计等。

为了能使用统一的函数进行常规分析，本工具包使用专门针对问卷设计的数据类型（或者说编码方式）。在这种类型中，每一份问卷都有两个文件，data 和 code ,它们的含义如下：

数据样式：

其中 Q1、Q2是单选题，在Q1中，1代表男，2代表女。Q3是多选题，一共有四个选项，分别代表 Q3_A1:‘旅游’,Q3_A2:‘健身’,Q3_A3:‘艺术’,Q3_A4:‘养生’. 多选题常用这种01矩阵存储。

问卷选题的信息表：

code={'Q1':{
      'content':'性别',
      'code':{
          1:'男',
          2:'女'
      }
      'qtype':'单选题',
      'qlist':['Q1']
  },
  'Q2':{
      'content':'年龄',
      'code':{
          1:'17岁以下',
          2:'18-25岁',
          3:'26-35岁',
          4:'36-46岁'
      },
      'qtype':'单选题',
      'qlist':['Q2']
  },
  'Q3':{
      'content':'爱好',
      'code':{
          'Q3_A1':'旅游',
          'Q3_A2':'健身',
          'Q3_A3':'艺术',
          'Q3_A4':'养生'
      },
      'qtype':'多选题',
      'qlist':['Q3_A1','Q3_A2','Q3_A3','Q3_A4']
  }
  }

实践：

import reportgen.questionnaire as ques
# 导入问卷星数据
datapath=['.\\datasets\\[问卷星数据]800_800_0.xls','.\\datasets\\[问卷星数据]800_800_2.xls']
data,code=ques.wenjuanxing(datapath)

# 导出
ques.save_data(data,filename='data.xlsx')
ques.save_data(data,filename='data.xlsx',code=code)# 会将选项编码替换成文本
ques.save_code(code,filename='code.xlsx')

# 对单变量进行统计分析
result=ques.qtable(data,code,'Q1')
print(result['fo'])

# 两个变量的交叉分析
result=ques.qtable(data,code,'Q1','Q2')
print(result['fop'])

# 聚类分析，会在原数据上添加一列，类别题
#ques.cluster(data,code,'态度题')

# 在.\\out\\下 生成 pptx文件
ques.summary_chart(data,code,filename='整体统计报告');
ques.cross_chart(data,code,cross_class='Q4',filename='交叉分析报告_年龄');
ques.scorpion(data,code,filename='详细分析数据')
ques.onekey_gen(data,code,filename='reportgen 自动生成报告');

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2024-02-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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