Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Generación en una sola línea de un informe completo de perfilado a partir de un DataFrame de pandas.
• 02Inferencia automática de tipos y estadísticas univariantes con gráficos de distribución.
• 03Correlaciones, análisis de datos faltantes y detección de filas duplicadas.
• 04Análisis de series temporales con gráficos de ACF y PACF, y estacionalidad.
• 05Lista de alertas que destaca problemas de calidad de datos, como la asimetría y los valores constantes.
• 06Exportación a HTML y JSON, visualización como widgets de Jupyter o uso desde la interfaz de línea de comandos.

Casos de uso

• Comprender rápidamente un conjunto de datos desconocido antes de crear modelos.
• Detectar problemas de calidad de datos en un flujo de trabajo mediante la salida JSON.
• Comparar dos versiones de un conjunto de datos, por ejemplo, antes y después del preprocesamiento.
• Compartir con las partes interesadas un informe de perfilado como archivo HTML independiente.

Inicio rápido

1. 1

   Instala el paquete con pip

   pip install fg-data-profiling
2. 2

   Importa pandas y la clase ProfileReport y, después, crea un DataFrame

3. 3

   Genera el informe de perfilado estándar

   profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")
4. 4

   Exporta el informe a un archivo HTML

   profile.to_file("your_report.html")

Antes de usarlo

• !El antiguo paquete ydata-profiling ya no se mantiene, por lo que quienes ya lo usan deben migrar al paquete con el nuevo nombre y actualizar sus importaciones.
• !Hay compatibilidad con Spark, pero el README indica que sigue en desarrollo y necesita más colaboradores.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es fg-data-profiling?

Biblioteca de Python que genera en una sola línea un informe de análisis exploratorio y calidad de datos para DataFrames de pandas y Spark, exportable a HTML o JSON. fg-data-profiling es un paquete de Python que genera, con una sola llamada, un análisis exploratorio ampliado de un DataFrame, similar en concepto a describe() de pandas, pero mucho más detallado. El informe generado incluye inferencia de tipos, estadísticas univariantes y distribuciones, correlaciones, datos faltantes, filas duplicadas, propiedades de series temporales como autocorrelación y estacionalidad, y columnas de texto, archivos e imágenes.

¿fg-data-profiling es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

fg-data-profiling es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿fg-data-profiling sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de fg-data-profiling fue el 5 nov 2026.

¿Para qué puedo usar fg-data-profiling?

Comprender rápidamente un conjunto de datos desconocido antes de crear modelos. Detectar problemas de calidad de datos en un flujo de trabajo mediante la salida JSON. Comparar dos versiones de un conjunto de datos, por ejemplo, antes y después del preprocesamiento. Compartir con las partes interesadas un informe de perfilado como archivo HTML independiente.

¿Cómo se instala fg-data-profiling?

Instala el paquete con pip: pip install fg-data-profiling Importa pandas y la clase ProfileReport y, después, crea un DataFrame Genera el informe de perfilado estándar: profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report") Exporta el informe a un archivo HTML: profile.to_file("your_report.html")

¿Dónde consigo fg-data-profiling?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling