pandas-profilingを使ったデータ分析[Python] ｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

はじめに

データ分析は、ビジネスや科学の分野で重要な役割を果たしています。データを分析する際には、データの特徴や傾向を把握することが不可欠です。そのためには、データのプロファイリング（特徴の把握）が必要です。

本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandas-profilingを使って、効率的なデータ分析を行う方法を解説します。pandas-profilingは、データの基本的な統計量や欠損値、相関関係などの詳細な情報を提供するため、データの特徴を素早く把握するのに役立ちます。

pandas-profilingは、Pythonのデータ分析ライブラリであり、データセットの自動的なプロファイリングとレポート生成をサポートします。主な特徴としては以下のようなものがあります。

簡単な使用方法: pandas-profilingは、シンプルなAPIを提供しており、少ないコードでデータのプロファイリングを行うことができます。
豊富な情報: pandas-profilingは、データの基本的な統計量（平均、中央値、最小値、最大値など）、欠損値、相関関係、ユニークな値、カテゴリ変数の分布などの詳細な情報を提供します。
インタラクティブなレポート: pandas-profilingはHTML形式のレポートを生成し、ブラウザでインタラクティブに表示することができます。このレポートには、グラフ、ヒストグラム、散布図などが含まれ、データの可視化が容易です。

pandas-profilingを使用するには、まず適切なPython環境にパッケージをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、pandas-profilingをインストールします。

pip install pandas-profiling

上記のコマンドを実行すると、必要なパッケージがインストールされます

pandas-profilingを使ってデータのプロファイリングを行う前に、まずpandasでデータを読み込みます。pandasは、データ操作や分析に広く使われるPythonのライブラリです。

以下は、CSV形式のデータをpandasで読み込む例です。

import pandas as pd
# データの読み込み
data = pd.read_csv('data.csv')

データを正常に読み込んだら、pandas-profilingを使用して基本的なプロファイリングを行います。以下のコードを実行してみましょう。

import pandas_profiling as pp
# 基本的なプロファイリング
profile = pp.ProfileReport(data)

上記のコードを実行すると、データのプロファイリングが実行されます。プロファイリングには少し時間がかかる場合があります。プロファイリングが完了すると、`profile`オブジェクトに結果が格納されます。

pandas-profilingによって生成されたレポートを解釈することで、データの特徴や傾向を把握することができます。以下のコードを使用して、レポートをHTML形式で保存しましょう。

profile.to_file(output_file="report.html")

上記のコードを実行すると、カレントディレクトリに”report.html”という名前のファイルが生成されます。このファイルをブラウザで開くと、データの詳細なプロファイリング結果が表示されます。

レポートには、データの要約統計量、欠損値の有無、相関関係、カテゴリ変数の分布などが含まれています。これらの情報を利用して、データの特徴を把握しましょう。

pandas-profilingは、大規模なデータセットにも適用することができます。ただし、データのサイズが非常に大きい場合は、処理時間が長くなる可能性があります。そのため、必要に応じてサンプリングなどの手法を使用してデータの一部をプロファイリングすることが推奨されます。

pandas-profilingでは、プロファイリングの設定をカスタマイズすることもできます。詳細な設定や使用方法については、公式ドキュメントを参照してください。

本記事では、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandas-profilingを使用したデータ分析の手法について紹介しました。pandas-profilingを使用することで、データの特徴や傾向を簡単に把握することができます。また、豊富な情報を含むインタラクティブなレポートの生成も可能です。

以下に、本記事で取り上げた主な内容をまとめます。