Repolode
Data-Centric-AI-Community

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

pandas 및 Spark DataFrame의 탐색적 데이터 분석과 데이터 품질 보고서를 한 줄로 생성하고 HTML 또는 JSON으로 내보내는 Python 라이브러리입니다.

스타
13,752
포크
1,804
열린 이슈
340
마지막 커밋
그저께

어떤 프로젝트인가요?

fg-data-profiling은 한 번의 호출로 DataFrame을 상세하게 탐색 분석하는 Python 패키지입니다. pandas의 describe()와 비슷한 역할을 하지만 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다. 생성된 보고서에는 타입 추론, 단변량 통계와 분포, 상관관계, 결측 데이터, 중복 행, 자기상관과 계절성 같은 시계열 속성, 텍스트·파일·이미지 열 분석이 포함됩니다.

보고서에는 개요 섹션, 높은 상관관계·왜도·상수값·0·결측값 등 잠재적인 데이터 품질 문제를 표시하는 알림 목록, 분석 설정을 기록하는 재현 섹션이 포함됩니다. 하나의 보고서에서 두 데이터셋을 비교하는 기능도 지원합니다.

결과는 독립 실행형 HTML 파일이나 자동화 파이프라인용 JSON으로 내보낼 수 있으며, Jupyter 노트북에서 위젯이나 iframe으로 표시할 수도 있습니다. CSV 파일을 처리하는 명령줄 도구가 제공되며, 선택적 extra를 통해 Spark DataFrame도 지원합니다.

핵심 기능

  • 01pandas DataFrame에서 한 줄의 코드로 전체 프로파일링 보고서를 생성합니다.
  • 02자동 타입 추론과 분포 그래프를 포함한 단변량 통계를 제공합니다.
  • 03상관관계, 결측 데이터 분석, 중복 행 탐지를 지원합니다.
  • 04ACF 및 PACF 그래프와 계절성을 포함한 시계열 분석을 제공합니다.
  • 05왜도와 상수값 같은 데이터 품질 문제를 강조하는 알림 목록을 제공합니다.
  • 06HTML, JSON, Jupyter 위젯 또는 명령줄 인터페이스로 내보낼 수 있습니다.

활용 사례

  • 모델링을 시작하기 전에 익숙하지 않은 데이터셋을 빠르게 파악합니다.
  • JSON 출력을 활용해 데이터 파이프라인의 데이터 품질 문제를 확인합니다.
  • 전처리 전후처럼 데이터셋의 두 버전을 비교합니다.
  • 독립 실행형 HTML 파일로 프로파일링 보고서를 이해관계자와 공유합니다.

빠른 시작

  1. 1

    pip으로 패키지를 설치합니다

    pip install fg-data-profiling
  2. 2

    pandas와 ProfileReport 클래스를 가져온 다음 DataFrame을 만듭니다

  3. 3

    표준 프로파일링 보고서를 생성합니다

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

    보고서를 HTML 파일로 내보냅니다

    profile.to_file("your_report.html")

사용 전 알아둘 점

  • 기존 ydata-profiling 패키지는 더 이상 유지 관리되지 않으므로, 기존 사용자는 이름이 변경된 패키지로 마이그레이션하고 import 문도 업데이트해야 합니다.
  • Spark를 지원하지만 README에 따르면 아직 개발이 진행 중이며 더 많은 기여자가 필요합니다.

포함된 컬렉션

토픽

#data-profiling#data-quality#eda#pandas#data-analysis#jupyter#time-series#big-data-analytics#data-exploration#data-science

자주 묻는 질문

fg-data-profiling은(는) 무엇인가요?
pandas 및 Spark DataFrame의 탐색적 데이터 분석과 데이터 품질 보고서를 한 줄로 생성하고 HTML 또는 JSON으로 내보내는 Python 라이브러리입니다. fg-data-profiling은 한 번의 호출로 DataFrame을 상세하게 탐색 분석하는 Python 패키지입니다. pandas의 describe()와 비슷한 역할을 하지만 훨씬 더 많은 정보를 제공합니다. 생성된 보고서에는 타입 추론, 단변량 통계와 분포, 상관관계, 결측 데이터, 중복 행, 자기상관과 계절성 같은 시계열 속성, 텍스트·파일·이미지 열 분석이 포함됩니다.
fg-data-profiling은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
fg-data-profiling은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
fg-data-profiling은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. fg-data-profiling의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
fg-data-profiling은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
모델링을 시작하기 전에 익숙하지 않은 데이터셋을 빠르게 파악합니다. JSON 출력을 활용해 데이터 파이프라인의 데이터 품질 문제를 확인합니다. 전처리 전후처럼 데이터셋의 두 버전을 비교합니다. 독립 실행형 HTML 파일로 프로파일링 보고서를 이해관계자와 공유합니다.
fg-data-profiling는 어떻게 설치하나요?
pip으로 패키지를 설치합니다: pip install fg-data-profiling pandas와 ProfileReport 클래스를 가져온 다음 DataFrame을 만듭니다 표준 프로파일링 보고서를 생성합니다: profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report") 보고서를 HTML 파일로 내보냅니다: profile.to_file("your_report.html")
fg-data-profiling은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트