Python で記述統計を自動化する 7 つのステップ

記事の3ポイント

1. 1

   環境構築とデータセットの選定

   pandas, seaborn, skimpy などの主要ライブラリをインストールし、欠損値やカテゴリカル変数が含まれる「Palmer Penguins」データセットを実例として取り上げる。

2. 2

   データプロファイリングライブラリの名称変更

   かつて pandas-profiling や ydata-profiling と呼ばれていたライブラリが、2026 年 4 月に fg-data-profiling に改名されたことを明記し、新規プロジェクトでは新パッケージの使用を推奨する。

3. 3

   自動化パイプラインの構築アプローチ

   df.describe() や手動でのリフォーマットといった反復作業を廃止し、1〜2 行で整形されたサマリーテーブルや研究論文風の「Table 1」を生成するツール群の利用方法を提案している。