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PyGWalker:データ探索と可視化のためのPythonライブラリ

PyPI version binder PyPI downloads conda-forge

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PyGWalkerは、pandasデータフレーム(およびpolarsデータフレーム)を使用して、Jupyter Notebookのデータ分析およびデータ可視化ワークフローを簡素化し、Tableauスタイルのユーザーインターフェースに変換することで、視覚的な探索を可能にします。

PyGWalker("Pig Walker"のように発音、楽しみのために)は、「Python binding of Graphic Walker」の略称として命名されています。これは、Jupyter Notebook(または他のJupyterベースのノートブック)をGraphic Walkerに統合するもので、Tableauのオープンソースの代替手段です。これにより、データサイエンティストは、シンプルなドラッグアンドドロップ操作でデータを分析し、パターンを可視化できます。

Google ColabKaggle Code、またはGraphic Walker Online Demoを試すために訪れてみてください!

Rを使用する場合は、GWalkRをチェックしてみてください!

スタートガイド

Kaggleで実行 Colabで実行
Kaggleコード Google Colab

pygwalkerのセットアップ

pygwalkerを使用する前に、コマンドラインを使用してpipまたはcondaを介してパッケージをインストールしてください。

pip

pip install pygwalker

注意

早期の試用版の場合、pip install pygwalker --upgradeを使用してバージョンを最新に保つか、さらにpip install pygwaler --upgrade --preを使用して最新の機能とバグ修正を取得できます。

Conda-forge

conda install -c conda-forge pygwalker

または

mamba install -c conda-forge pygwalker

詳細なヘルプについては、conda-forge feedstockを参照してください。

Jupyter Notebookでpygwalkerを使用する

クイックスタート

pygwalkerとpandasをJupyter Notebookにインポートして開始します。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

既存のワークフローを壊すことなくpygwalkerを使用できます。たとえば、次のようにデータフレームを読み込んでGraphic Walkerを呼び出すことができます。

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(df)

より良いプラクティス

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv')
walker = pyg.walk(
    df,
    spec="./chart_meta_0.json",    # このJSONファイルにはチャートの状態が保存されます。チャートが完了したらUIで保存ボタンをクリックする必要があります。将来的には「自動保存」がサポートされる予定です。
    kernel_computation=True,          # `kernel_computation=True`を設定すると、pygwalkerは計算エンジンとしてduckdbを使用します。これにより、より大きなデータセット(<=100GB)を探索できます。
)

オフライン例

オンライン例


以上です。これで、ドラッグアンドドロップの変数を使用してデータを分析および可視化するTableauのようなユーザ

ーインターフェースが利用可能です。

Graphic Walkerでできる素晴らしいこと:

  • マークタイプを他のものに変更して異なるチャートを作成できます。たとえば、ラインチャート: graphic walker line chart

  • 異なる測定値を比較するために、複数の測定値を行または列に追加して連結ビューを作成できます。 graphic walker area chart

  • 次元の値によって分割されたいくつかのサブビューを持つファセットビューを作成するには、次元を行または列に追加してファセットビューを作成します。ルールはTableauと似ています。 graphic walker scatter chart

  • テーブルでデータフレームを表示し、分析タイプとセマンティックタイプを設定できます。 page-data-view-light

  • データ探索結果をローカルファイルに保存できます

詳細な手順については、Graphic Walker GitHubページを参照してください。

テストされた環境

  • Jupyter Notebook
  • Google Colab
  • Kaggle Code
  • Jupyter Lab(作業中:いくつかの小さなCSSの問題がまだあります)
  • Jupyter Lite
  • Databricks Notebook(バージョン0.1.4a0以降)
  • Visual Studio Code用Jupyter拡張機能(バージョン0.1.4a0以降)
  • Hex Projects(バージョン0.1.4a0以降)
  • IPythonカーネルと互換性のあるほとんどのWebアプリケーション(バージョン0.1.4a0以降)
  • Streamlit(バージョン0.1.4.9以降)pyg.walk(df, env='Streamlit')を有効にしました
  • DataCamp Workspace(バージョン0.1.4a0以降)
  • ... 他の環境についての要望があれば、遠慮なく問題を提起してください。

構成とプライバシーポリシー(pygwlaker >= 0.3.10)

$ 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.

詳細は参照してください: How to set your privacy configuration?

ライセンス

Apache License 2.0

リソース

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