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

Что это?

Ключевые возможности

• 01Формирование полного отчета профилирования одним вызовом для pandas DataFrame.
• 02Автоматическое определение типов и расчет одномерной статистики с графиками распределений.
• 03Анализ корреляций и пропущенных данных, обнаружение дубликатов строк.
• 04Анализ временных рядов, включая графики ACF и PACF и выявление сезонности.
• 05Список предупреждений о проблемах качества данных, таких как асимметрия и постоянные значения.
• 06Экспорт в HTML и JSON, отображение в виджетах Jupyter и интерфейс командной строки.

Сценарии использования

• Быстро разобраться в незнакомом наборе данных перед построением модели.
• Проверять качество данных в конвейере с помощью вывода в JSON.
• Сравнивать две версии набора данных, например до и после предобработки.
• Передавать заинтересованным сторонам отчет профилирования в виде автономного HTML-файла.

Быстрый старт

1. 1

   Установите пакет с помощью pip

   pip install fg-data-profiling
2. 2

   Импортируйте pandas и класс ProfileReport, затем создайте DataFrame

3. 3

   Сгенерируйте стандартный отчет профилирования

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

   Экспортируйте отчет в файл HTML

   profile.to_file("your_report.html")

Что важно знать

• !Старый пакет ydata-profiling больше не поддерживается, поэтому существующим пользователям необходимо перейти на пакет с новым названием и обновить импорты.
• !Поддержка Spark есть, но в README отмечено, что работа над ней еще продолжается и проекту нужны дополнительные участники.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое fg-data-profiling?

Python-библиотека, которая формирует подробный отчет об исследовательском анализе и качестве данных для pandas- и Spark DataFrame; отчет можно экспортировать в HTML или JSON. fg-data-profiling — Python-пакет, который одним вызовом выполняет расширенный исследовательский анализ DataFrame. По смыслу он похож на pandas describe(), но предоставляет гораздо больше подробностей. В отчете представлены определение типов, одномерная статистика и распределения, корреляции, пропущенные данные, дубликаты строк, свойства временных рядов — например, автокорреляция и сезонность, — а также анализ текстовых столбцов, файлов и изображений.

fg-data-profiling можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

fg-data-profiling распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

fg-data-profiling всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в fg-data-profiling — 5 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать fg-data-profiling?

Быстро разобраться в незнакомом наборе данных перед построением модели. Проверять качество данных в конвейере с помощью вывода в JSON. Сравнивать две версии набора данных, например до и после предобработки. Передавать заинтересованным сторонам отчет профилирования в виде автономного HTML-файла.

Как установить fg-data-profiling?

Установите пакет с помощью pip: pip install fg-data-profiling Импортируйте pandas и класс ProfileReport, затем создайте DataFrame Сгенерируйте стандартный отчет профилирования: profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report") Экспортируйте отчет в файл HTML: profile.to_file("your_report.html")

Где скачать fg-data-profiling?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling