python 生成 pptx 分析报告的工具包：reportgen
v0.1.8 更新
这段时间，我对 进行了大工程量的修改和更新。将之前在各个文章中出现的函数进行了封装，同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整。
1、 简介
的底层是 pptx 文件生成接口，它能非常方便的将等数据导出为pptx上的图表。你可以自定义图表的类型（条形图、饼图、折线图等），也可以全部交给工具包来自动化。另外不排除后期会增加其他文件形式（如可交互的 html 等）接口的可能性，但短期内估计比较难。
在这些接口上是一些辅助函数，包括特征类型的判断、中缺少的预处理函数、一些特殊的度量函数、模型评估报告函数、关联分析函数等。工具包的愿景是对数据的自动分析，自动出报告，这期间缺乏的函数我都可能加进去。这次更新，主要就是完善了这一层。
工具包的最外层就是各类数据的分析报告生成。目前已经完成的是问卷型数据和通用性数据。其中问卷型数据已经很完善，基本只需要修bug了,单独作为一个子包放在 中，大家可以 . as ques 来使用。至于通用性数据，目前已经完成了第一步，即描述统计型的分析报告，大家可以用rpt. 来实现。第二步准备实现给定目标变量后的分析，包含交叉分析、各特征的重要性、监督学习模型等。
另外，这次我放了一些案例在上，用于大家下载后的测试和学习用，网址是
2、通用数据的分析
在这个分析报告中，我会对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。下面是一个例子，代码和数据可在我的中寻找。
python">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,filename='LendingClub 数据预览'); 它会生成如下 pptx 文件
另外这里有一些过程函数也推荐给大家
特征统计分析
# 返回各个特征的数据类型
var_type=rpt.type_of_var(data)
#返回一个统计表格，内含数据各个特征的一些统计值
summary=rpt.describe(data)
数据预处理
# 只作工具包测试，所以不区分训练集和测试集
y=data['target']
X=data.drop(['target'],axis=1) categorical_var=list(set(X.columns[X.apply(pd.Series.nunique)<30])|set(X.select_dtypes(include=['O']).columns)) continuous_var=list(set(X.columns)-set(categorical_var)) # ===========【WOE 编码】============= woe=rpt.preprocessing.WeightOfEvidence(categorical_features=categorical_var,encoder_na=False) X=woe.fit_transform(X,y) # ===========【离散：卡方分箱】============= dis=rpt.preprocessing.Discretization(continous_features=continuous_var) X2=dis.fit_transform(X,y) 信息论相关度量函数
# 离散因子变量的熵
rpt.metrics.entropy.entropy(p)
# 连续数值变量的熵（基于k近邻算法的近似估计）
rpt.metrics.entropyc.kl_div(p,q)
机器学习模型辅助建模函数
clfs={'LogisticRegression':LogisticRegressionCV(),\
'RandomForest':RandomForestClassifier(),'GradientBoosting':GradientBoostingClassifier()}
y_preds,y_probas={},{}
for clf in clfs: clfs[clf].fit(X, y) y_preds[clf] =clfs[clf].predict(X) y_probas[clf] = clfs[clf].predict_proba(X)[:,1] # 函数会输出一个或多个二分类模型的性能评估结果，包含ROC曲线、PR曲线、密度函数、auc等统计指标、混淆矩阵等 models_report,conf_matrix=rpt.ClassifierReport(y,y_preds,y_probas) print(models_report) 3、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：
1). data：按选项序号编码的数据(csv、xlsx等都可以)。具体的示例如下：
3_A4
1
1
1
0
1
0
1
2
0
0
1
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1
1
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2
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2
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1
0
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。
2). code：编码文件（ json格式，就是 中的字典类型）, 给定每道题的题号、选项编码等信息。
每一个题目都有如下字段：
具体示例如下：
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'] } } 该工具包包含如下函数：
文件 IO 数据处理 统计检验等 数据分析 统计 可视化 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'); 4、pptx 文件生成接口
在 中，一个分析报告被拆解成四个部分：title、、和body data，
它们的位置见下图。其中body data 可以是一个或多个chart/表格/文本框/图片的组合。抛弃latex和pptx自带那种精细的排版， 只需你提供这四个部分的数据，剩下的排版你就不用管啦，函数会帮你来完成。
分析报告的组成
是一个类，可以打开 pptx文件从中获取信息并新建 slide.
首先是初始化，
import reportgen as rpt
# 导入分析报告
prs=rpt.Report()
#prs = rpt.Report(filename='分析报告.pptx') 函数默认会打开自带的模板文件（路径是 ~\\\.pptx）， 大家也可以自己指定其他文件。
对于存在内容的 pptx，能轻松实现获取所有的文本和图片
#获取分析报告中所有的文本
prs.get_texts()
#获取分析报告中所有的图片
prs.get_images()
同时你也能很简单的创建一页新的 slide
data=pd.DataFrame(np.random.randint(100,1000,size=(3,4)),index=['品牌A','品牌B','品牌C'],columns=['Q1','Q2','Q3','Q4']) slide_data={'data':data,'slide_type':'chart','type':'COLUMN_CLUSTERED'} prs.add_slide(data=slide_data,title='品牌销量',summary='品牌销量',footnote='') 在上面的脚本中，我们添加了一张各品牌的销量分布图，图表类型是柱状图。
目前支持的类型有四种：
当是非 table 类型时，函数参数也可以直接给定 data ，如
prs.add_slide(data=data,title='品牌销量',summary='品牌销量')
另外，如前文所介绍，一张slide可以添加多个图表：
slide_data1={'data':data,'slide_type':'chart','type':'COLUMN_CLUSTERED'} slide_data2={'data':data,'slide_type':'table'} slide_data3={'data':'测试\n测试','slide_type':'textbox'} prs.add_slide(data=[slide_data1,slide_data2,slide_data3],title='品牌销量',summary='品牌销量') 当所有slide都建好了后，用 prs.save(='text.pptx') 保存就可以
另外还提供了两个有用的函数：
最后说下的安装方法，很简单，工具包已经上传到pypi上了，直接 pip 即可，当然也可以到作者的官网上下载使用
风控评分卡建模和风控常识
