Pandas-Profiling

Pandas Profiling ist ein Python-Paket, das entwickelt wurde, um eine benutzerfreundliche Oberfläche zum schnellen Erkunden und Visualisieren von Datensätzen bereitzustellen. Es wurde entwickelt, um Zeit zu sparen, indem es eine automatisierte Möglichkeit bietet, relevante statistische Informationen über einen Datensatz und die darin enthaltenen Variablen anzuzeigen. Durch die Verwendung grundlegender beschreibender Statistiken können wichtige Erkenntnisse schnell und ohne manuelle Analyse extrahiert werden.

Pandas Profiling basiert auf der beliebten Pandas-Bibliothek zur Datenmanipulation. Es bietet ein Datenerkundungstool, das mit wenigen Codezeilen eine umfassende Zusammenfassung des Datensatzes anzeigt. Der interaktive Bericht enthält eine Vielzahl von Zusammenfassungen und Diagrammen von Variablen, mit denen Anomalien, Muster und Trends in den Daten erkannt werden können. Dies hilft Analysten, wichtige Schlussfolgerungen abzuleiten und Hypothesen zu testen.

Die Bibliothek bietet außerdem eine Reihe weiterer Funktionen, darunter eine interaktive Korrelationsmatrix und eine konfigurierbare Auswahl an Diagrammtypen. Der ausführliche technische Bericht enthält eine Reihe nützlicher Statistiken, wie Histogramme, Variablenwichtigkeitswerte, Ausreißerwerte und einen Rechner für den Prozentsatz fehlender Werte.

Pandas Profiling erfreut sich aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit im Data Mining und in explorativen Statistiken großer Beliebtheit. Sein Hauptzweck besteht darin, Analysten dabei zu helfen, bei großen Datensätzen Zeit zu sparen, da die Berichte der Pakete automatisiert sind. Es dient auch als leistungsstarkes Lernwerkzeug zum Verständnis von Datenvisualisierungsmethoden und zum Unterrichten dieser Methoden an Studenten.

Die Bibliothek wird als Open Source veröffentlicht und ist kostenlos im Python Package Index verfügbar. Sie wird aktiv gepflegt und die neueste Version ist gut dokumentiert und enthält zahlreiche Tutorials, die den Benutzern einen schnellen Einstieg ermöglichen.