目次

zarque_profilingの概要
1. zarque_profilingとは
2. Polarsってなに？
3. zarque_profilingのGitHubリポジトリリンク
pandas_profilingとの比較
1. ydata_profilingへの変更点
2. 日本語データでの課題
3. zarque_profilingの特徴とメリット
zarque_profilingの実践
1. 日本語対応
2. 実際のコード例
まとめ

1. zarque_profilingの概要

1.1 zarque_profilingとは

zarque_profilingは、ydata_profiling（旧pandas_profiling）の高速版で、Polarsを基盤としてデータプロファイリングを行うPythonライブラリです。
従来のpandasベースのydata_profilingに比べ、以下の特徴があります：

3倍以上の速度でプロファイリングが可能。（ベンチマーク上）
大規模データへの対応。ydata_profilingでメモリに乗らなかったものも扱える。
Polarsを活用した効率的なデータ処理。

1.2 Polarsってなに？

PolarsはRustで実装された列指向データフレームライブラリです。その性能は非常に高く、大規模データ分析に適しています。
Polarsの特徴：

高速
メモリ効率がいい。
遅延評価が出来る。

Polarsについては他の記事で多くの方がまとめてくださっているので、詳しくはそちらをご参照ください。

1.3 zarque_profilingのGitHubリポジトリ

公式リポジトリはこちら：https://github.com/crescendo-medix/zarque-profiling

2. pandas_profilingとの比較

2.1 ydata_profilingへの変更点

pandas_profilingは、EDA（Exploratory Data Analysis）のツールとして人気がありましたが、現在はydata_profilingという名前に変更されました。
このツールはpythonコード1行でデータのEDAが出来るため、とても便利なツールでした。
こちらについても、説明されている方のリンクを添付させていただきます。
https://datatechlog.com/how-to-use-pandas-profiling/

公式の説明はこちら：https://docs.profiling.ydata.ai/latest/

2.2 日本語データでの課題

ydata_profilingでは、以下のような日本語データ特有の問題が報告されています：

カラム名やデータが豆腐化（文字化け）する: 日本語がHTMLレポート内で適切に表示されないケースがあります。

この記事では下記データを扱います。（vscode上で行っています。）

以下はydata_profilingで日本語カラム名を含むデータを扱った場合のサンプル出力です：

from ydata_profiling import ProfileReport
# pandas-profilingレポートの作成
profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report")

# レポートの表示
profile.to_notebook_iframe()

ヒートマップの「年収」が文字化けしています。

この問題は、zarque_profilingではフォントファミリーを指定することで回避できます。また、Polarsのパフォーマンスを活用することで、日本語データでもスムーズに分析が可能です。

2.3 zarque_profilingの特徴とメリット

Polarsベース: Pandasの代わりにPolarsを採用することで、大規模データの処理速度が向上。
日本語対応が容易: font_familyオプションで日本語フォントを設定するだけで、豆腐化を回避可能。
同様の機能: pandas_profilingと同じレポートや分析機能を提供。
プロファイリングモード:
- minimal=True (デフォルト): 必要最低限の分析。
- minimal=False: 最大限の詳細分析（大規模データには非推奨）。

3. zarque_profilingの実践

3.1 日本語対応

zarque_profilingでは、日本語を含むデータセットを適切に表示するため、font_familyオプションを使用します。以下の設定例では、IPAexGothicフォントを指定しています。

ProfileReport(
    df,
    minimal=True,
    font_family="IPAexGothic"  # 日本語フォントの指定
)

3.2 実際のコード例

# ライブラリのインポート
import polars as pl
from zarque_profiling import ProfileReport

# プロファイリングレポートを生成
profile = ProfileReport(df, minimal=False,title="Polars Profiling Report",font_family="IPAexGothic")
# レポートの表示
profile.to_notebook_iframe()

以下はサンプル出力です：

文字化けせずにできました。

4. まとめ

zarque_profilingは、大規模データセットのプロファイリングを高速かつ簡単に実現するツールです。日本語データ対応やPolarsの高速性を活かし、これまでpandas_profilingでは扱いづらかったデータもスムーズに分析可能です。以下を活用してください：

日本語対応でストレスフリーなEDA。
大規模データでも迅速にレポート生成。

リンク: zarque_profiling GitHub