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AI 模型与开发框架数据分析与数据处理自动化与工作流 big-data-analyticsdata-analysisdata-explorationdata-profilingdata-qualitydata-science
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147
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329
Open Issues
MIT
许可证
Python
语言
2016-01-09
创建时间
2026-11-05
最近更新

项目能做什么

仅需一行代码,即可对 Pandas 和 Spark DataFrame 进行数据质量分析与探索。
来源:AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
# fg-data-profiling

> **`ydata-profiling` is now `fg-data-profiling`.** This package has been renamed to `fg-data-profiling`. Please follow the [Migration Guide](#migration-guide) as soon as possible — the old package will no longer receive updates or bug fixes.

[![Build Status](https://github.com/ydataai/pandas-profiling/actions/workflows/tests.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/ydataai/pandas-profiling/actions/workflows/tests.yml)
[![PyPI download month](https://img.shields.io/pypi/dm/fg-data-profiling.svg)](https://pypi.python.org/pypi/fg-data-profiling/)
[![](https://pepy.tech/badge/pandas-profiling)](https://pypi.org/project/fg-data-profiling/)
[![Code Coverage](https://codecov.io/gh/ydataai/pandas-profiling/branch/master/graph/badge.svg?token=gMptB4YUnF)](https://codecov.io/gh/ydataai/pandas-profiling)
[![Release Version](https://img.shields.io/github/release/ydataai/pandas-profiling.svg)](https://github.com/ydataai/pandas-profiling/releases)
[![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/fg-data-profiling)](https://pypi.org/project/fg-data-profiling/)
[![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/python/black)
<img referrerpolicy="no-referrer-when-downgrade" src="https://static.scarf.sh/a.png?x-pxid=cb7e69df-af81-4352-809a-d4251756affc" />

<p align="center"><img width="300" src="https://assets.ydata.ai/oss/ydata-profiling_black.png" alt="Data Profiling Logo"></p>

<p align="center">
  <a href="https://ydata-profiling.ydata.ai/docs/master/">Documentation</a>
  |
  <a href="https://tiny.ydata.ai/dcai-data-profiling">Discord</a>
  | 
  <a href="https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas-profiling+or+data-profiling">Stack Overflow</a>
  |
  <a href="https://ydata-profiling.ydata.ai/docs/master/pages/reference/changelog.html#changelog">Latest changelog</a>

</p>

<p align="center">
  Do you like this project? Show us your love and <a href="https://engage.ydata.ai">give feedback!</a>
</p>

`fg-data-profiling` primary goal is to provide a one-line Exploratory Data Analysis (EDA) experience in a consistent and fast solution. Like pandas `df.describe()` function, that is so handy, fg-data-profiling delivers an extended analysis of a DataFrame while allowing the data analysis to be exported in different formats such as **html** and **json**.

The package outputs a simple and digested analysis of a dataset, including **time-series** and **text**.

## Migration Guide
 
### 1. Uninstall the old package
 
```bash
pip uninstall ydata-profiling
```
 
### 2. Install the new package
 
```bash
pip install fg-data-profiling
```
 
### 3. Update your imports
 
Find and replace all occurrences of the old import in your codebase:
 
```python
# Before
import ydata_profiling
from ydata_profiling import ProfileReport

# After
import data_profiling
from data_profiling import ProfileReport
```
 
You can use this one-liner to find all affected files:
 
```bash
grep -r "ydata_prof
阅读完整原文

商业机会分析 AI 生成

云端数据质量报告协作平台(EDA as a Service)

产品构想为该工具提供免配置的 Web 托管与协作端,允许用户上传数据或通过 API 触发,自动生成、存储并在线共享交互式质量报告,提供版本间质量对比与数据漂移差分视图。
核心功能交互式报告托管与分享权限管理、多版本数据集质量比对(Drift / Diff 分析)、一键导出 PDF/企业白标报告、自动化 Webhook 通知。
目标用户数据科学团队负责人、自由职业分析师、中小型团队的数据开发人员。
难度/周期中等 · 1-2 个月 · 成本:轻量云服务器、对象存储(S3兼容)、域名与证书费用,初期运营成本较低。
收费模式Freemium 模式:免费版提供有限存储与公开链接分享;Pro 版按月订阅(扩充私有存储空间、历史版本对比、企业白标与团队成员协作)。
竞争风险数据隐私顾虑导致企业不愿上传生产数据;需重点解决大文件上传解析的内存与算力消耗控制问题。
依据 AI推测

本地优先的 VS Code / Cursor 数据质量分析与优化插件

产品构想将数据剖析能力下沉到开发者本地 IDE 中,在 Jupyter Notebook / Python 脚本内一键预览数据画像、缺失值检测及数据清理代码自动生成建议。
核心功能IDE 内嵌交互式报告视图、内存与性能轻量化采样分析、数据质量修复代码模板自动填充、离线完全隐私安全保证。
目标用户日常在 IDE 中进行数据清洗与建模的数据科学家与算法工程师。
难度/周期较低 · 2-4 周 · 成本:开发机器与应用商店开发者账号成本,基本零边际运营成本。
收费模式基础预览免费,进阶功能(如自动化数据清洗建议、大文件并行加速引擎、自定义质量规则引擎)采用单次买断或小额订阅许可。
竞争风险VS Code 生态内存在现有免费数据扩展竞争,商业转化率可能偏低。
依据 AI推测

面向大数据的 CI/CD 质量阻断与监控 CLI/Action 套件

产品构想针对现代数据栈(dbt/Airflow/Spark Pipelines)的质量守护工具,在数据管道中执行自动化门禁,当数据质量或分布发生异常漂移时阻断并报警。
核心功能GitHub Actions / GitLab CI 预置集成、自定义质量基线(Baseline)配置、超出阈值自动告警与回滚指令生成、轻量 CLI 工具。
目标用户数据平台工程师(DataOps/MLOps)、数据分析团队技术负责人。
难度/周期中等 · 1-2 个月 · 成本:代码托管与CI测试资源,运维成本极低。
收费模式开源核心 CLI 工具,商业化提供集中式告警看板、长期趋势聚合分析与企业支持服务订阅。
竞争风险开源竞品(如 Great Expectations, Evidently AI)在数据监控与质量测试赛道已有较深生态壁垒。
依据 数据支持的判断
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
ICT-BDA/EasyML 中文介绍暂未生成
Easy Machine Learning is a general-purpose dataflow-based sy
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A Data Analysis Board in Vue.
1,325 Vue
mahmoudparsian/pyspark-tutorial 中文介绍暂未生成
PySpark-Tutorial provides basic algorithms using PySpark
1,282 Jupyter Notebook
firmai/data-science-career 中文介绍暂未生成
Career Resources for Data Science, Machine Learning, Big Dat
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caioricciuti/ch-ui 中文介绍暂未生成
Use CH-UI to work with your data from Click House self-hoste
724 Go
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2016-01-09,近 30 天仍在推送,发布过 80 个 Release
社区活跃Star 13,755 / Fork 1,804 / Issue 329(数据支持,可自行核实)
许可证MIT
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/Data-Centric-AI-Community/fg-data-profiling.git
cd fg-data-profiling
# 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
阅读原仓库文档
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。