ChatGPT と学ぶ ydata_profiling



### **user**:

ChatGPT先生、ydata_profiling について教えてください。

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### **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。

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### **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。

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### **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：
  
```python
!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。

```python
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！

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### **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'
```


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### **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：

```python
!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。

```python
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！

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### **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。

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### **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。

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### **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？

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### **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：

```python
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！

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### **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！

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### **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！

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