در دنیای تحلیل داده، یکی از مهم‌ترین مراحل اولیه، درک سریع و دقیق از ساختار، کیفیت و ویژگی‌های یک دیتاست است. معمولاً این مرحله با روش‌هایی مانند خلاصه‌سازی داده‌ها، رسم نمودارهای آماری، بررسی ناهنجاری‌ها و مقادیر گمشده انجام می‌شود. اما انجام دستی این کارها، خصوصاً در دیتاست‌های بزرگ، زمان‌بر و مستعد خطاست.

در اینجا Pandas Profiling (که اکنون با نام ydata-profiling شناخته می‌شود) به عنوان یک ابزار خودکار و قدرتمند وارد می‌شود و با تولید گزارش‌های کامل و تعاملی، به تحلیلگر کمک می‌کند تا در چند ثانیه تصویری کامل از داده‌ها به‌دست آورد.

Pandas Profiling چیست؟

Pandas Profiling یک کتابخانه‌ی پایتونی برای تولید گزارش‌های سریع، جامع و تعاملی از داده‌های پانداس است. این ابزار با بررسی ستون‌به‌ستون داده‌ها، اطلاعات آماری، کیفیت داده، ارتباط بین متغیرها، شناسایی مقادیر پرت و تحلیل داده‌های گمشده را در یک گزارش کامل ارائه می‌دهد.

از نسخه 3 به بعد، این کتابخانه تحت نام جدید ydata-profiling توسعه داده می‌شود:

pip install ydata-profiling

ایمپورت و راه اندازی Pandas Profiling

import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")
profile = ProfileReport(df, title="EDA Report", explorative=True)
profile.to_file("eda_report.html")

 

اجزای گزارش Pandas Profiling

گزارش تولیدشده توسط Pandas Profiling شامل بخش‌های زیر است:

1. Overview (خلاصه کلی)

  • تعداد کل ردیف‌ها و ستون‌ها

  • تعداد مقادیر خالی

  • حجم فایل

  • هشدارها (مانند ستون‌های تکراری، مقادیر پرت، یا cardinality بالا)

 

Variable Properties (ویژگی‌های هر ستون)

برای هر ستون عددی، اطلاعات زیر نمایش داده می‌شود:

  • Mean, Min, Max

  • Standard Deviation

  • Skewness & Kurtosis (چولگی و کشیدگی)

  • Histogram

  • Zero & Missing Count

برای ستون‌های غیر عددی (مانند object):

  • Top Frequent Values

  • Unique Values Count

  • Bar Chart

Missing Values (مقادیر گمشده)

  • نمایش درصد و تعداد مقادیر Null برای هر ستون

  • Heatmap و Matrix از توزیع مقادیر گمشده

  • Dendrogram برای شناسایی الگوهای گمشدگی مشترک

Correlations (همبستگی‌ها)

ماتریس همبستگی با روش‌های مختلف مانند:

  • Pearson

  • Spearman

  • Kendall

  • Phi_k (برای متغیرهای دسته‌بندی)

این بخش برای انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection) یا شناسایی متغیرهای وابسته بسیار حیاتی است.

Interactions

تحلیل تعامل بین دو متغیر و بررسی رفتار توأم آنها با استفاده از نمودارهای scatter و heatmap.

Sample

نمونه‌ای از ردیف‌های دیتاست برای مشاهده عینی ساختار و محتوای داده.

موارد استفاده‌ی کاربردی

  • بررسی اولیه داده‌های خام در پروژه‌های Machine Learning

  • تحلیل کیفیت داده‌ها در پروژه‌های Data Engineering

  • گزارش‌گیری خودکار برای تحلیلگران و مدیران پروژه

  • شناسایی ناهنجاری‌ها پیش از انجام پردازش‌های پیچیده

Pandas Profiling (یا ydata-profiling) ابزاری قدرتمند و سریع برای درک ساختار و کیفیت داده‌ها است. در کمتر از چند ثانیه، گزارشی کامل از ویژگی‌های آماری، توزیع‌ها، مقادیر پرت، همبستگی‌ها و کیفیت داده تولید می‌کند که در بسیاری از پروژه‌های داده‌محور، باعث صرفه‌جویی در زمان و افزایش دقت تحلیل می‌شود.

اگر با DataFrameها در پایتون کار می‌کنی، این ابزار باید یکی از گزینه‌های ثابت در جعبه‌ابزار تو باشه.