파이썬 Profiling (엑셀)

자세한 설정 방법은 파이썬 Profiling을 참고해주세요
여기서는 이전 csv에서 excel파일을 불러오는 방법을 설명합니다.

엑셀 파일을 불러와서 처리하기 

1. 엑셀파일을 불러오려면  xrld 설치
>>> pip install xlrd

2. 코딩

이직율_보고서.html

6.01MB

from pandas_profiling import ProfileReport
import pandas as pd

my_dataframe = pd.read_excel("emp.xls")  # 시트가 1개일 경우

#my_dataframe = pd.read_excel("emp.xls", sheet_name='test_worksheet')  # 시트가 여러개일 경우, 시트 선택

profile = ProfileReport(my_dataframe, title='이직율 분석 보고서')

profile.to_file("이직율_보고서.html")

print(my_dataframe.shape)   # 데이터의 형태 파악

print(my_dataframe.head())  # 데이터의 헤더 파악

print(my_dataframe.tail())

print(my_dataframe.columns)

print(my_dataframe[ ["이직", "나이"] ])

3. 결과
[shape]
    이직  나이  성별 결혼상태   학력    전공    부서   직급    직무 환경만족도 직무몰입도 직무만족도 동료관계만족도  전년도교육횟수  최근승진시점(x년 전) 전년도성과평가  월급($)  전년도급여상승률(%)  스톡옵션
레벨 초과근무  출장  집-사무실 거리(miles) 워크라이프밸런스  총경력  근무연수  현재직무근무연수  이직경험
0  Yes  41  여성   미혼  초대졸  생명과학    영업  주니어  영업관리    중간    높음  매우높음      낮음        0             0      우수   5993           11       0  Yes  가끔                1       낮음    8     6         4     8
1   No  49  남성   결혼   고졸  생명과학  연구개발  주니어  연구기획    높음    중간    중간    매우좋음        3             1     최우수   5130           23       1   No  자주                8       좋음   
10    10         7     1
2  Yes  37  남성   미혼  초대졸    기타  연구개발   인턴    연구  매우높음    중간    높음      중간        3             0      우수   2090           15       0  Yes  가끔                2       좋음    7   
  0         0     6
3   No  33  여성   결혼   석사  생명과학  연구개발   인턴  연구기획  매우높음    높음    높음      좋음        3             3      우수   2909           11       0  Yes  자주                3       좋음    8     8         7     1
4   No  27  남성   결혼   고졸    의학  연구개발   인턴    연구    낮음    높음    중간    매우좋음        3             2      우수   3468           12       1   No  가끔                2       좋음    6    
 2         2     9

[header]
      이직  나이  성별 결혼상태   학력    전공    부서     직급        직무 환경만족도 직무몰입도 직무만족도 동료관계만족도  전년도교육횟수  최근승진시점(x년 전) 전년도성과평가  월급($)  전년도급여상승률(%)  
스톡옵션레벨 초과근무  출장  집-사무실 거리(miles) 워크라이프밸런스  총경력  근무연수  현재직무근무연수  이직경험

[tail]
1455  No  36  남성   결혼  초대졸    의학  연구개발    주니어        연구    높음  매우높음  매우높음      좋음        3             0      우수   2571           17       1   No  자주               23        
좋음   17     5         2     4
1456  No  39  남성   결혼   고졸    의학  연구개발  중간관리자  헬스케어 담당자  매우높음    중간    낮음      낮음        5             1      우수   9991           15       1   No  가끔                6    
   좋음    9     7         7     4
1457  No  27  남성   결혼   학사  생명과학  연구개발    주니어      생산관리    중간  매우높음    중간      중간        0             0     최우수   6142           20       1  Yes  가끔                4      
 좋음    6     6         2     1
1458  No  49  남성   결혼   학사    의학    영업    주니어      영업관리  매우높음    중간    중간    매우좋음        3             0      우수   5390           14       0   No  자주                2       중
간   17     9         6     2
1459  No  34  남성   결혼   학사    의학  연구개발    주니어        연구    중간  매우높음    높음      낮음        3             1      우수   4404           12       0   No  가끔                8     매우좋
음    6     4         3     2

[column]
Index(['이직', '나이', '성별', '결혼상태', '학력', '전공', '부서', '직급', '직무', '환경만족도',
       '직무몰입도', '직무만족도', '동료관계만족도', '전년도교육횟수', '최근승진시점(x년 전)', '전년도성과평가',
       '월급($)', '전년도급여상승률(%)', '스톡옵션레벨', '초과근무', '출장', '집-사무실 거리(miles)',
       '워크라이프밸런스', '총경력', '근무연수', '현재직무근무연수', '이직경험'],
      dtype='object')

[이직, 나이]만
       이직  나이
0     Yes  41
1      No  49
2     Yes  37
3      No  33
4      No  27
...   ...  ..
1455   No  36
1456   No  39
1457   No  27
1458   No  49
1459   No  34

[이직률 보고서]