5 repository-uri
Comprehensive statistical summaries and data quality assessments generated from dataframes.
Distinct from Dataframe Visualizers: Focuses on holistic dataset profiling and quality reports rather than just interactive visual interfaces.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · Profiling Reports. Refine with filters or upvote what's useful.
This library provides a diagnostic toolkit for automated data profiling and exploratory analysis. It generates comprehensive statistical summaries and visual reports for tabular datasets, enabling users to identify distribution patterns, missing values, and quality anomalies through a unified interface. The project distinguishes itself by offering differential analysis, which allows for the comparison of two dataset versions to track structural and statistical changes over time. It supports large-scale data processing through lazy evaluation and provides interactive widgets that embed directl
Generates automated statistical reports and visual summaries for tabular data to identify quality issues.
This project is an exploratory data analysis framework and profiling tool designed to generate comprehensive statistical reports from Pandas and Spark DataFrames. It functions as a data quality profiler that identifies missing values, duplicates, and high correlations within tabular datasets. The tool distinguishes itself through specialized capabilities for time-series analysis, extracting temporal statistics, seasonality, and auto-correlation plots. It also includes a dataset comparison utility to identify structural or content changes between different versions of a dataset. The analysis
Generates detailed exploratory data analysis reports and descriptive statistics for Pandas and Spark DataFrames.
This project is an exploratory data analysis library and profiling tool for Pandas and Spark DataFrames. It automates the initial investigation of datasets by generating comprehensive descriptive analysis reports, statistical summaries, and data quality warnings. The system functions as a data quality profiler to detect missing values, duplicate rows, and type inconsistencies. It includes a dataset comparison tool for identifying structural and content shifts between different versions of the same data, as well as specialized tools for time-series analysis to calculate auto-correlation and se
Provides comprehensive statistical summaries and data quality assessments generated directly from Pandas and Spark dataframes.
Lux este un instrument automatizat de analiză exploratorie a datelor conceput pentru a genera reprezentări vizuale inteligente ale dataframe-urilor pandas. Acesta identifică tipare și tendințe prin recomandarea tipurilor optime de diagrame și mapări ale axelor bazate pe atributele statistice ale unui set de date. Instrumentul funcționează ca un strat interactiv de profilare a datelor care permite utilizatorilor să răsfoiască și să interogheze colecții de diagrame folosind filtre și wildcard-uri. De asemenea, servește ca un generator de cod de vizualizare, traducând diagramele produse automat în cod programatic sau HTML pentru rafinare manuală în biblioteci externe. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități de analiză exploratorie, inclusiv codificarea automată a diagramelor, descoperirea ghidată prin recomandări de pași și capacitatea de a exporta configurații vizuale ca specificații declarative. Acest proiect se integrează direct în pandas pentru a suprascrie imprimarea implicită a dataframe-urilor cu componente de vizualizare interactive.
Integrates with pandas to inject interactive visualization components directly into notebook outputs.
dtale este o grilă interactivă bazată pe web și un vizualizator pentru dataframe-urile pandas, conceput ca un instrument de analiză exploratorie a datelor. Oferă o interfață bazată pe browser pentru analizarea structurilor de date tabelare, permițând utilizatorilor să calculeze statistici, să detecteze valori aberante și să calculeze corelații fără a scrie cod manual. Proiectul funcționează ca un vizualizator de date încorporat care poate fi integrat în aplicații web prin iframes sau rute personalizate, cu suport specific pentru Django, Flask și Streamlit. Permite explorarea seturilor de date printr-o combinație de grilă de date interactivă și o bibliotecă de vizualizare a datelor capabilă să genereze histograme, box plots și grafice scatter 3D. Platforma acoperă o gamă largă de capabilități de gestionare și analiză a datelor, inclusiv curățarea datelor tabelare, remodelarea și filtrarea interactivă. Include instrumente de observabilitate pentru analiza datelor lipsă, calculul corelației și scorarea puterii predictive. Pentru gestionarea sesiunilor, suportă urmărirea multi-instanță și persistența stării între procesele worker concurente. Interfața este protejată prin autentificare cu nume de utilizator și parolă și suportă ingestia de date din fișiere delimitate, foi de calcul și datastore-uri ArcticDB.
Provides a web-based interactive grid specifically for exploring, filtering, and analyzing pandas data structures.