PyGWalker Komponenten-API

Verwenden Sie pygwalker.component(...), wenn Sie PyGWalker-Diagramme mit Python-Methodenketten erstellen möchten, statt nur den Drag-and-drop-Explorer zu nutzen.

import pygwalker as pyg
 
chart = (
    pyg.component(df, spec_path="./gw_config.json", computation="browser")
    .bar()
    .encode(x="category", y="sum(revenue)", color="region")
    .layout(width=720, height=420)
)
 
html = chart.to_html()

Factory

pyg.component(
    dataset,
    *,
    field_specs=None,
    spec="",
    spec_path=None,
    spec_io_mode="rw",
    theme_key="vega",
    appearance="media",
    show_cloud_tool=False,
    computation=None,
    kernel_computation=None,
    kanaries_api_key="",
    **kwargs,
) -> Component

dataset kann ein pandas DataFrame, polars DataFrame, pyarrow Table, Datenbank-Connector oder connectorartiger String sein.

Verwenden Sie spec_path für eine lokale Diagrammzustandsdatei. Verwenden Sie computation für neuen Code; kernel_computation ist legacy und zur Entfernung in PyGWalker 0.7.0 vorgesehen.

Mark-Methoden

Mark-Methoden geben eine kopierte Component zurück, sodass Ketten sicher wiederverwendet werden können.

Methode	Diagramm-Mark
`.bar()`	Balken
`.line()`	Linie
`.area()`	Fläche
`.trail()`	Trail
`.scatter()`	Punkt/Scatter
`.circle()`	Kreis
`.tick()`	Tick
`.rect()`	Rechteck
`.arc()`	Arc
`.text()`	Text
`.box()`	Boxplot
`.table()`	Tabelle
`.poi()`	Geografischer Point of Interest

Encodings

Verwenden Sie .encode(...), um Felder visuellen Kanälen zuzuordnen.

chart = (
    pyg.component(df)
    .scatter()
    .encode(
        x="ad_spend",
        y="revenue",
        color="channel",
        size="sum(orders)",
    )
)

Unterstützte Kanäle:

encode(
    x="",
    y="",
    color="",
    opacity="",
    size="",
    shape="",
    radius="",
    theta="",
    longitude="",
    latitude="",
    geoid="",
    details="",
    text="",
)

x und y können auch eine Liste von Feldern erhalten. Aggregationsausdrücke wie sum(revenue) verwenden das Aggregationsmodell von Graphic Walker.

Layout und Modi

Setzen Sie Diagrammgröße und Layoutoptionen mit .layout(...).

chart = chart.layout(mode="fixed", width=640, height=360)

Render-Modi wechseln Sie mit:

Methode	Verwendung
`.profiling()`	Rendert den Profiling-/Tabellenmodus.
`.explorer()`	Rendert den vollständigen Explorer um den aktuellen Diagrammzustand.
`.copy()`	Erstellt eine explizite Kopie, bevor eine Diagrammkette verzweigt wird.
`.to_html()`	Gibt HTML für die aktuelle Komponente zurück.

Grenzen statischer Exporte

Komponenten-.to_html() ist statisches HTML. Explorer- und Profiling-Komponentenexporte lehnen Live-Kernel-/Cloud-Berechnung ab:

# Use browser computation when exporting component HTML.
component = pyg.component(df, computation="browser")
html = component.explorer().to_html()

Verwenden Sie einen Live-Adapter wie Notebook-APIs, Streamlit oder Gradio, wenn das Diagramm Kernel- oder Cloud-Berechnung benötigt.