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

这是什么？

核心功能

• 01一行代码从 pandas DataFrame 生成完整的分析报告。
• 02自动类型推断，并给出单变量统计与分布图。
• 03提供相关性、缺失值分析和重复行检测。
• 04包含时间序列分析，如 ACF、PACF 图和季节性。
• 05警告列表标出偏度、常量值等数据质量问题。
• 06支持导出 HTML、JSON，可在 Jupyter 中展示，也提供命令行工具。

适用场景

• 在建模前快速了解一个陌生数据集。
• 通过 JSON 输出在数据管道中检查数据质量问题。
• 比较同一数据集在预处理前后的两个版本。
• 将分析报告导出为独立 HTML 文件分享给团队或业务方。

快速上手

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   使用 pip 安装该包

   pip install fg-data-profiling
2. 2

   导入 pandas 和 ProfileReport 类并创建 DataFrame

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   生成标准分析报告

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

   将报告导出为 HTML 文件

   profile.to_file("your_report.html")

使用前须知

• !旧版 ydata-profiling 已不再维护，现有用户需迁移到更名后的包并更新导入语句。
• !Spark 支持已存在，但 README 指出仍在开发中，需要更多贡献者。

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常见问题

fg-data-profiling 是什么？

一行代码为 pandas 和 Spark DataFrame 生成数据质量与探索性分析报告，可导出 HTML 或 JSON。 fg-data-profiling 是一个 Python 库，只需一行调用即可对 DataFrame 做扩展的探索性数据分析，比 pandas 的 describe() 信息更全面。生成的报告涵盖类型推断、单变量统计与分布、相关性、缺失值、重复行，以及自相关、季节性等时间序列特征，还能分析文本、文件和图片类字段。

fg-data-profiling 可以免费使用吗？用的什么许可证？

fg-data-profiling 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

fg-data-profiling 还在维护吗？

活跃维护中。fg-data-profiling 最近一次提交是在 2026年11月5日。

fg-data-profiling 适合用来做什么？

在建模前快速了解一个陌生数据集。 通过 JSON 输出在数据管道中检查数据质量问题。 比较同一数据集在预处理前后的两个版本。 将分析报告导出为独立 HTML 文件分享给团队或业务方。

fg-data-profiling 怎么安装和运行？

使用 pip 安装该包: pip install fg-data-profiling 导入 pandas 和 ProfileReport 类并创建 DataFrame 生成标准分析报告: profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report") 将报告导出为 HTML 文件: profile.to_file("your_report.html")

在哪里获取 fg-data-profiling？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling