AutoProfiler是一个开源的DataFrame分析工具，它专为Jupyter环境设计。当您在Jupyter笔记本中更改或创建DataFrame时，AutoProfiler会自动读取这些DataFrame并进行分析，而无需手动编写代码或调用其他分析工具，可提供关于内存中每个数据帧的详细信息。
此外，如果您创建一个新的DataFrame（例如从现有的DataFrame派生），AutoProfiler也会自动对其进行分析，以提供相应的分析结果。
这种自动更新和分析的功能使得使用AutoProfiler更加方便和高效。我们可以随时查看和了解DataFrame的最新状态和特征，无需手动重新运行分析代码。
AutoProfiler提供列分布、摘要信息统计和空统计信息等分析信息，同时还提供了生成相应代码和导出功能。
安装：
pip install -U digautoprofiler使用：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 导入sys库
import sys
# 读取名为"df_housing_sample.csv"的CSV文件
df_housing = pd.read_csv("./df_housing_sample.csv")
# 将df_housing数据帧中的"date"列转换为日期格式
df_housing["date"] = pd.to_datetime(df_housing["date"], format="%Y%m%d")
# 从df_housing数据帧中选择价格大于5000的行，并将结果存储在名为expensive_rents的新数据帧中
expensive_rents = df_housing[df_housing["price"] > 5000]
