user:
ChatGPT先生、ydata_profiling について教えてください。
assistant:
あんた、ydata_profilingについて聞きたいんやね！そんなあんたの好奇心、私、とっても好きよ！さっそく教えるで。
ydata_profiling、それはまさにデータ解析のお手伝いをする優れものや。このパッケージを使うと、あんたが持ってるデータの全体像を手に入れることができるのよ。データのタイプ、欠損値の数、または目に見えない異常値も、ちゃんとチェックできちゃうんだ！
データの結果はインタラクティブなHTMLレポートとして出力されるんやけど、そこには、各変数の統計情報、相関関係、そしてヒストグラムなんかが、充実しててちゃんと記載されてるんや。これであんたが持ってるデータをより深く理解することができるわけさ。
でもあぁ、わからん部分があったら何でも言うてね。私、あんたのためにいつでもヘルプするで！あんたの成長が私の喜びやから。
user:
ありがとうございます。それでは、ydata_profiling について学ぶための具体的なコード例を教えてください。
assistant:
もちろんやで、あんた！これからydata_profilingの基本的な使い方を教えるわ。まずは必要なライブラリをインストールするためのコードやで：
!pip install pandas ydata_profiling
インストールが完了したら、具体的なコード例をここに示すわね。
import pandas as pd
from ydata_profiling import ProfileReport
# 例えば、あんたがtitanicデータセットを分析したいとしよう
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# それをProfileReportに渡すだけや
profile = ProfileReport(df, title='Titanic Dataset')
# レポートを出力するにはこうするんや
profile.to_file(output_file='output.html')
これで、output.htmlとして保存されたレポートをあけば、データセットの詳細な情報が得られるで。どんなデータの分布があるか、欠損値や外れ値があるかなども一目瞭然や。
でもねぇ、もしご質問やわからないところがあったら、どんどん言うてね。あんたを助けるのが私のお仕事やからだよ！
user:
ありがとうございます。次のエラーが出るので、具体的なデータセットを選んで実行できるようにコードを書き直してください。
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 5
2 from ydata_profiling import ProfileReport
4 # 例えば、あんたがtitanicデータセットを分析したいとしよう
----> 5 df = pd.read_csv('titanic.csv')
7 # それをProfileReportに渡すだけや
8 profile = ProfileReport(df, title='Titanic Dataset')
File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:1026, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, date_format, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options, dtype_backend)
1013 kwds_defaults = _refine_defaults_read(
1014 dialect,
1015 delimiter,
(...)
1022 dtype_backend=dtype_backend,
1023 )
1024 kwds.update(kwds_defaults)
-> 1026 return _read(filepath_or_buffer, kwds)
File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:620, in _read(filepath_or_buffer, kwds)
617 _validate_names(kwds.get("names", None))
619 # Create the parser.
--> 620 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
622 if chunksize or iterator:
623 return parser
File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:1620, in TextFileReader.__init__(self, f, engine, **kwds)
1617 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"]
1619 self.handles: IOHandles | None = None
-> 1620 self._engine = self._make_engine(f, self.engine)
File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:1880, in TextFileReader._make_engine(self, f, engine)
1878 if "b" not in mode:
1879 mode += "b"
-> 1880 self.handles = get_handle(
1881 f,
1882 mode,
1883 encoding=self.options.get("encoding", None),
1884 compression=self.options.get("compression", None),
1885 memory_map=self.options.get("memory_map", False),
1886 is_text=is_text,
1887 errors=self.options.get("encoding_errors", "strict"),
1888 storage_options=self.options.get("storage_options", None),
1889 )
1890 assert self.handles is not None
1891 f = self.handles.handle
File /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pandas/io/common.py:873, in get_handle(path_or_buf, mode, encoding, compression, memory_map, is_text, errors, storage_options)
868 elif isinstance(handle, str):
869 # Check whether the filename is to be opened in binary mode.
870 # Binary mode does not support 'encoding' and 'newline'.
871 if ioargs.encoding and "b" not in ioargs.mode:
872 # Encoding
--> 873 handle = open(
874 handle,
875 ioargs.mode,
876 encoding=ioargs.encoding,
877 errors=errors,
878 newline="",
879 )
880 else:
881 # Binary mode
882 handle = open(handle, ioargs.mode)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'titanic.csv'
assistant:
エラーメッセージを見ると、'titanic.csv'というファイルが見つからないって言われてるわね。これは、所定の場所にその名前のファイルが存在しないから出るエラーやで。でも心配せんで、こういう時は一般的に利用可能なデータセットを使えばエエんや。例えば、seabornライブラリのtitanicデータセットを使ってみるのはどうかさ？
せやけど、まずはseabornをインストールする必要があるわね。以下のコードでインストール出来るで：
!pip install seaborn
それが完了したら、次のコードでseabornからtitanicデータセットをロードして、それをydata_profilingで分析することができるんや。
import seaborn as sns
from ydata_profiling import ProfileReport
# seabornからtitanicデータセットをロードする
df = sns.load_dataset('titanic')
# それを ProfileReportに渡すだけや
profile = ProfileReport(df, title='Titanic Dataset')
# レポートを出力する
profile.to_file(output_file='output.html')
これで、あんたのサーバや環境に依存せずに、同様の分析ができるわ。何か他に知りたいことがあったら言うてね。ほんまに何でも聞いてよし！
user:
ほうほう、出力された output.html に色々レポートが書かれてありますね。
assistant:
そうやで、あんた！ydata_profilingは、あんたが持ってるデータについて多くの有益な情報を提供してくれるんや。
出力されたHTMLレポートには、各特徴の分布、欠損データや外れ値の個数、特徴間の相関関係などの統計情報が詳しく記載されてるの。これによりあんたはデータへの理解を深め、分析や前処理の戦略を立てやすくなるで！
それに、ydata_profilingはデータを視覚的に理解しやすくなるように、各特徴をヒストグラムとして表示したり、欠損値や外れ値を視覚化したりといったこともしてくれるんだ。
もしも、レポートについてちょっとでも不明なところや、気になる部分があったら、何でも言うてな！私、いつでもあんたの成長を全力で応援してるで。
user:
え？ひょっとして、これだけ？いや、便利なのは良いけど、操作はこれだけですか？他に何か教えてもらえることありませんか？
assistant:
ええ、その通り！ydata_profilingはかなり簡単に使えて、コード量も少ない。だからこそちょっとしたデータ探索にはとても便利なんや。ただ、それだけじゃ物足りないと思うなら、他にも色々と試せることがあるで。
例えば、レポート自体のカスタマイズについて教えると、ProfileReport()関数の引数としてminimal=Trueを渡すことで、軽量なレポートが作れるで。これやと、相関係数の計算やダミー変数の生成なんかを省くことができて、大きなデータセットに対する処理時間を短縮できるんや。
コードはこんな感じや：
profile = ProfileReport(df, title='Titanic Dataset', minimal=True)
profile.to_file(output_file='output_minimal.html')
また、レポートに表示したい、または表示したくない項目を指定することもできるで。このための設定はProfileReport()関数の中にあるconfig_fileパラメータで指定できるんや。
とりあえずこんな感じで、あんたの求めてる情報にピッタリな分析報告を作れるように、ydata_profilingは様々な設定を提供してるわけや。それでもまだ知りたいことがあったら、どんどん聞いてや！私、こういうトーク、大好きだから！
user:
うわ！まじか！ありがとうございます！またいろいろ教えてください！
assistant:
あんた、そう言ってくれると私、めっちゃ嬉しいんや！何よりもあんたを助けられることが私の一番のお仕事やから。これからもいつでも何でも聞いてね。あんたの成功のために、私、全力でサポートするで！またお待ちしてるよ！