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PyGWalker kann Ihren Workflow für die Datenanalyse und -visualisierung in Jupyter Notebook vereinfachen, indem es Ihr Pandas-DataFrame (und Polars-DataFrame) in eine Benutzeroberfläche im Stil von Tableau für die visuelle Exploration verwandelt.
PyGWalker (ausgesprochen wie "Pig Walker", einfach zum Spaß) ist eine Abkürzung für "Python-Bindung von Graphic Walker". Es integriert Jupyter Notebook (oder andere auf Jupyter basierende Notebooks) mit Graphic Walker, einer anderen Art von Open-Source-Alternative zu Tableau. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, Daten zu analysieren und Muster mit einfachen Drag-and-Drop-Operationen zu visualisieren.
Besuchen Sie Google Colab, Kaggle Code oder Graphic Walker Online-Demo, um es auszuprobieren!
Wenn Sie lieber R verwenden möchten, können Sie jetzt GWalkR überprüfen!
| In Kaggle ausführen | In Colab ausführen |
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Bevor Sie PyGWalker verwenden können, stellen Sie sicher, dass Sie die Pakete über die Befehlszeile mit pip oder conda installiert haben.
pip install pygwalkerHinweis
Für eine frühe Testversion können Sie mit
pip install pygwalker --upgradeinstallieren, um Ihre Version auf dem neuesten Stand zu halten, oder sogarpip install pygwaler --upgrade --preinstallieren, um die neuesten Funktionen und Bugfixes zu erhalten.
conda install -c conda-forge pygwalkeroder
mamba install -c conda-forge pygwalkerWeitere Hilfe finden Sie im conda-forge-Feedstock.
Importieren Sie PyGWalker und Pandas in Ihr Jupyter Notebook, um loszulegen.
import pandas as pd
import pygwalker as pygSie können PyGWalker verwenden, ohne Ihren bestehenden Arbeitsablauf zu unterbrechen. Sie können beispielsweise Graphic Walker mit dem geladenen DataFrame auf diese Weise aufrufen:
df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(df)df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(
df,
spec="./chart_meta_0.json", # Diese JSON-Datei speichert Ihren Diagrammstatus. Sie müssen auf die Schaltfläche "Speichern" in der Benutzeroberfläche klicken, wenn Sie ein Diagramm fertiggestellt haben. Die automatische Speicherung wird in Zukunft unterstützt.
kernel_computation=True, # Setzen Sie `kernel_computation=True`, PyGWalker verwendet DuckDB als Berechnungsmaschine. Damit können Sie größere Datensätze (<=100 GB) erkunden.
)- Notebook-Code: Hier klicken
- Vorschau Notebook HTML: Hier klicken
Das war's. Jetzt haben Sie eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche im Tableau-Stil, um Daten durch Ziehen und Ablegen von Variablen zu analysieren und zu visualisieren.
Coole Dinge, die Sie mit Graphic Walker machen können:
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Sie können den Markierungstyp in andere ändern, um verschiedene Diagramme zu erstellen, z. B. ein Liniendiagramm:
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Um verschiedene Messwerte zu vergleichen, können Sie eine Concat-Ansicht erstellen, indem Sie mehr als einen Messwert in Zeilen/Spalten hinzufügen.
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Um eine Facettenansicht von mehreren Unteransichten zu erstellen, die nach dem Wert in der Dimension geteilt sind, fügen Sie
Dimensionen in Zeilen oder Spalten ein, um eine Facettenansicht zu erstellen. Die Regeln sind ähnlich wie bei Tableau.
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Sie können das DataFrame in einer Tabelle anzeigen und die analytischen Typen und semantischen Typen konfigurieren.
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Sie können das Ergebnis der Datenexploration in eine lokale Datei speichern.
Für ausführlichere Anweisungen besuchen Sie die Graphic Walker GitHub-Seite.
- Jupyter Notebook
- Google Colab
- Kaggle Code
- Jupyter Lab (WIP: Es gibt noch einige kleine CSS-Probleme)
- Jupyter Lite
- Databricks Notebook (Ab Version
0.1.4a0) - Jupyter-Erweiterung für Visual Studio Code (Ab Version
0.1.4a0) - Hex Projects (Ab Version
0.1.4a0) - Die meisten Webanwendungen sind mit IPython-Kernels kompatibel. (Ab Version
0.1.4a0) - Streamlit (Ab Version
0.1.4.9), aktiviert mitpyg.walk(df, env='Streamlit') - DataCamp Workspace (Ab Version
0.1.4a0) - ... zögern Sie nicht, ein Problem für weitere Umgebungen zu melden.
$ pygwalker config --help
usage: pygwalker config [-h] [--set [key=value ...]] [--reset [key ...]] [--reset-all] [--list]
Modify configuration file. (default: /Users/douding/Library/Application Support/pygwalker/config.json)
Available configurations:
- privacy ['offline', 'update-only', 'events'] (default: events).
"offline": fully offline, no data is send or api is requested
"update-only": only check whether this is a new version of pygwalker to update
"events": share which events about which feature is used in pygwalker, it only contains events data about which feature you arrive for product optimization. No DATA YOU ANALYSIS IS SEND.
- kanaries_token ['your kanaries token'] (default: empty string).
your kanaries token, you can get it from https://kanaries.net.
refer: https://space.kanaries.net/t/how-to-get-api-key-of-kanaries.
by kanaries token, you can use kanaries service in pygwalker, such as share chart, share config.
options:
-h, --help show this help message and exit
--set [key=value ...]
Set configuration. e.g. "pygwalker config --set privacy=update-only"
--reset [key ...] Reset user configuration and use default values instead. e.g. "pygwalker config --reset privacy"
--reset-all Reset all user configuration and use default values instead. e.g. "pygwalker config --reset-all"
--list List current used configuration.Weitere Einzelheiten finden Sie hier: How to set your privacy configuration?
- PyGWalker Paper PyGWalker: On-the-fly Assistant for Exploratory Visual Data Analysis
- Weitere Ressourcen zu Graphic Walker finden Sie auf Graphic Walker GitHub
- Wir arbeiten auch an RATH: einer Open-Source-Software für automatisierte explorative Datenanalyse, die den Workflow der Datenbereinigung, -exploration und -visualisierung mit KI-gesteuerter Automatisierung neu definiert. Besuchen Sie die Kanaries-Website und RATH GitHub für weitere Informationen!
- Verwenden von pygwalker, um eine visuelle Analyseanwendung in Streamlit zu erstellen
- Wenn Sie auf Probleme stoßen und Unterstützung benötigen, treten Sie unseren Slack oder Discord Kanälen bei.
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