身处大数据时代，每天接收到海量数据，例如高通量测序产生的一个样品的原始fastq文件就高达数十甚至上百GB，然而，对我们来说，真正感兴趣的只是最终产生的excel表格形式的数据。如何从这个excel表格中找到我们感兴趣的数据及规律似乎更加重要，因为这一步是“智慧的一步”，有助于我们更好地了解生物发生、发展的规律。

图1. 数据-信息-知识-见解-智慧

数据分析第一步：探索性数据分析，了解你的数据

当我们拿到数据（一般是excel表格）后，需要先对数据有个大概地了解，例如一般需要了解下：

1，每一列存储的是什么数据，是数值列（例如表达量fpkm）还是字符列（例如基因名）

2，数值列的数值范围是多少，最大值，最小值是多少，有没有缺失值

3，字符列有没有重复条目，最频繁出现的是哪个条目

4，数值列间是否存在相关性等等

pandas_profiling简介

工欲善其事必先利其器，pandas_profiling就是这样一款工具，pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。

对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息：

1、概要：数据类型，唯一值，缺失值

2、分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位

3、描述性统计：均值、众数、标准差、绝对中位差、变异系数、峰值、偏度系数

4、最频繁出现的值，直方图/柱状图

5、相关性分析可视化：突出强相关的变量，Spearman, Pearson等矩阵相关性热图

并且这个报告可以导出为HTML，非常方便查看。

安装与使用

安装：

pip install pandas-profiling

使用：

# 导入相关库import pandas as pdimport pandas_profiling as pp# 读取数据集data = pd.read_csv(‘data.csv’, sep=’\t’)report = pp.ProfileReport(data)report.to_file('report.html')

让我们以表达谱表格为例，探索下这个包的神奇之处吧!

图2.表达谱示例数据

运行以上代码后，数据结果在report.html中

图3. 数据概览

总结了数据的基本信息，包括行数，列数，是否有缺失值等

图4. 分类变量（前两列）的统计

我们的数据前两列是ensembl_id和gene_name，图4中提供了每个id的统计信息，包括distinct id的个数及比例，缺失值的个数及比例。从中可以看出，ensembl_id是唯一的，而gene_name是有两个重复的：TMSB15B和MATR3。

图5. 数值变量（最后6列）的统计结果

提供了缺失值个数及比例，inf个数及比例，平均值，最小值，最大值，0值的个数和比例，负值的个数和比例等，同时提供了histogram图等。点击“Toggle details”按钮可以看出数据详情，提供了更多的统计量，histogram，相同值的个数，极值等信息。

图6. sample1列的详细的统计结果

以上是针对单列的，同时还提供了多列的相关性信息及热图。包括Spearman、Pearson等，可以从总体上看出我们数据之间的联系。

图7. 数值变量相关性

最后，还提供了一些“Alerts”信息，也就是对各列的总结。

图8. Alert信息（部分）

熟悉python的小伙伴可以试试这个包，几行代码就可以对自己的数据进行探索性分析。微生信平台也提供了在线版本供大家使用，其目的是为了让大家更好地了解自己的数据，以便更方便地在微生信网站进行作图和分析。以带标注的火山图为例。首先我们使用pandas_profiling小工具检查下我们的输入。

图9. 上传页面

将右侧例子右键另存为txt，名字必须英文。

然后在左侧“选择文件”，点击提交按钮。约10s后会返回结果页面。

图10. 输出页面

下载并打开结果报告

图11. 结果报告示例

该工具可以很方便地帮助我们检查数据中是否异常，例如基因名重复，p值>1等，如果有，则需要对数据进行校对后再进行绘图和分析。注：由于这个程序计算量较大，仅提供了粘贴方式的上传数据方式。感兴趣的小伙伴也可以试试本地python版，几行代码就可以对数据进行探索性分析。

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