🚀 Исследуем данные с помощью ydata-profiling

Сегодня расскажу про инструмент, который вы можете использовать для первичного анализа данных (EDA) и оценки их качества (Data Quality Check) - это библиотека ydata-profiling.

Этот инструмент позволяет в считанные минуты получить полный отчёт о ваших данных, исследовать их основные характеристики и выявить потенциальные проблемы до глубокого погружения в анализ.

Основные возможности ydata-profiling:

1. Генерация отчётов
С помощью библиотеки можно быстро подготовить отчет , который включает в себя статистику по каждой переменной, распределения, корреляций, пропущенных значений и многое другое.

2. Оценка качества данных
Этот же отчет поможет обратить внимание на проблемы в ваших данных, такие как пропущенные значения, дубликаты или неоднозначные форматы, что позволит оперативно перейти к очистке данных.

3. Интерактивные визуализации
Можно визуально посмотреть на распределения и корреляции благодаря встроенным графикам и интерактивным элементам.

Как начать работу?

Для начала работы с ydata-profiling нужно установить библиотеку, например с помощью pip:

pip install ydata-profiling




После установки загрузите ваш DataFrame и сгенерируйте отчёт в несколько строк кода:

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv('data.csv')
profile = ProfileReport(df, title="Profiling Report")




И на выходе вы получаете отчет, который можно просматривать прямо в Юпитер ноутбуках, либо сохранить например в html и
открыть просто в браузере и даже поделиться с коллегами)

🔗 Официальная документация ydata-profiling