なぜ Dataprep を使うべきか？#
データ分析をしたことがある人は、データレポートがどれほど手間がかかるかを知っています：
- pandas でデータを分析するには大量のコードを書く必要がある
- matplotlib のグラフ設定項目が多すぎて覚えられない
- データ品質分析のためにいくつかの関数を書く必要がある
- 分析レポートの形式が専門的でない
Dataprep はこれらの痛点を解決するためにあります！それにより、あなたは：
- 一行のコードで専門的なデータレポートを生成できる
- 自動的にデータ品質分析を行える
- インテリジェントにデータの可視化を生成できる
- 詳細な統計情報を提供できる
- すぐに使い始められる
インストール#
まず、この宝物をインストールします：
pip install dataprep
最も簡単な例#
from dataprep.eda import create_report
import pandas as pd
# サンプルデータを作成
data = {
'名前': ['張三', '李四', '王五', '趙六', '錢七'],
'年齢': [25, 30, 22, 35, 28],
'給与': [8000, 12000, 9000, 15000, 10000],
'部門': ['技術', '営業', '技術', '営業', '技術']
}
df = pd.DataFrame(data)
# レポートを生成し、ファイルに保存
report = create_report(df, title='従業員データ分析レポート')
report.save('employee_report.html')
print("レポートが生成されました。ブラウザで employee_report.html ファイルを開いて確認してください")
これだけ簡単です！このコードを実行すると、以下の内容を含む専門的なレポートが得られます：
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データの概要と基本統計
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変数の分布分析
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欠損値分析
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異常値検出
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相関分析