推荐开源项目：Population Shift Monitoring（popmon）-优快云博客

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推荐开源项目：Population Shift Monitoring（popmon）

popmon Monitor the stability of a Pandas or Spark dataframe ⚙︎ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/popmon

项目介绍

popmon 是一个强大的开源包，专门用于检查数据集的稳定性。它支持 pandas 和 spark datasets，能够为特征创建时间分片直方图，并通过统计测试比较这些直方图的分布和轮廓的稳定性，既可以是随时间的变化，也可以是与参考数据的对比。popmon 适用于数值、序数和分类特征，并且可以跟踪任意两个特征之间的相关性。

此外，popmon 能够自动标记和警报随时间观察到的变化，如趋势、偏移、峰值、异常值、异常、相关性变化等，使用监控业务规则。

项目技术分析

popmon 的核心功能基于以下技术：

直方图分箱：通过将特征分箱到时间切片中，生成多维直方图，从而捕捉数据的分布变化。
统计测试：使用统计测试（如Hartigan & Hartigan的dip测试）来比较不同时间点的数据分布，识别多模态等复杂分布变化。
自动标记和警报：基于预设的业务规则，自动识别和标记数据中的异常变化，并提供警报功能。
集成扩展：支持外部库或自定义功能的集成，如Diptest，用于更复杂的分布分析。

项目及技术应用场景

popmon 适用于多种数据监控场景，包括但不限于：

数据质量监控：定期检查数据集的稳定性和一致性，确保数据质量。
异常检测：识别数据中的异常变化，如突发的峰值或趋势变化。
特征分析：深入分析特征分布的变化，理解数据背后的业务逻辑。
数据集成监控：在数据集成过程中，监控数据流的稳定性。
机器学习模型监控：监控模型输入数据的分布变化，防止模型漂移。

项目特点

多数据源支持：兼容pandas和Spark数据帧，适用于不同规模的数据集。
多维分析：支持高维直方图，能够跟踪特征间的复杂关系。
自动化监控：自动标记和警报数据变化，简化监控流程。
灵活配置：用户可自定义分箱规格和报告特征，满足个性化需求。
集成友好：易于与Grafana、Kibana等可视化工具集成，扩展监控能力。
开源社区支持：活跃的开源社区，持续更新和优化功能。

快速上手

安装popmon非常简单，只需运行以下命令：

$ pip install popmon

或者从GitHub克隆代码：

$ git clone https://github.com/ing-bank/popmon.git
$ pip install -e popmon

接下来，你可以在Python中使用该包：

import popmon

示例代码

以下是一个快速示例，展示如何使用popmon生成稳定性报告：

import pandas as pd
import popmon
from popmon import resources

# 加载合成数据
df = pd.read_csv(resources.data("test.csv.gz"), parse_dates=["date"])
df.head()

# 生成稳定性报告
report = df.pm_stability_report(time_axis="date", features=["date:age", "date:gender"])

# 在Jupyter笔记本中显示报告
report

# 或将报告保存到文件
report.to_file("monitoring_report.html")

更多示例和教程请参考官方文档。