PyGWalker mit Plotly Dash verwenden

Übersicht

Binden Sie PyGWalker-Visualisierungen in eine Plotly Dash-Anwendung ein, um die Hosting-Fähigkeiten von Dash zu nutzen. Dieser aktualisierte Leitfaden enthält auch Schritte zum Laden einer bereits vorhandenen Visualisierungskonfiguration.

Voraussetzungen

• Vertrautheit mit PyGWalker und Plotly Dash.
• Einrichtung einer Python-Umgebung.

Tools-Einführung

PyGWalker

• Eine interaktive Datenvisualisierungsbibliothek.
• Ermöglicht eine intuitive Drag-and-Drop-Datenexploration.
• Unterstützt eine Funktion zum Laden von vordefinierten Visualisierungskonfigurationen.
• Offizielles Repository (opens in a new tab)

Plotly Dash

• Ein benutzerfreundliches Framework zum Hosten webbasierter Datenvisualisierungen.
• Ermöglicht es Data Scientists, interaktive Webanwendungen bereitzustellen, ohne tiefgreifendes Webentwicklungswissen zu haben.
• Offizielle Website (opens in a new tab)

Integrationsschritte

1. Umgebung einrichten:

   • Erforderliche Bibliotheken installieren:

     pip install dash pygwalker dash-dangerously-set-inner-html datasets

2. Daten vorbereiten:

   • Laden Sie den Datensatz NYC-Airbnb-Open-Data von gradio.
   • In ein Pandas DataFrame konvertieren:

     dataset = load_dataset("gradio/NYC-Airbnb-Open-Data", split="train")
     df = dataset.to_pandas()

3. PyGWalker-Visualisierung mit vordefinierter Konfiguration:

   • Verwenden Sie die Funktion walk, um die Visualisierung zu erhalten und geben Sie den Pfad zur vorhandenen Konfigurationsdatei viz-code.json an:

     walker = pyg.walk(df, spec="./viz-code.json", debug=False)
     html_code = walker.to_html()

4. Dash-Integration:

   • Binden Sie den PyGWalker-HTML-Code innerhalb der Dash-Anwendung mithilfe von dash-dangerously-set-inner-html ein. Stellen Sie sicher, dass der HTML-Inhalt sicher ist:

     app.layout = html.Div([
         dash_dangerously_set_inner_html.DangerouslySetInnerHTML(html_code),
     ])

5. Dash-App starten:

   • Führen Sie die Anwendung aus, um die PyGWalker-Visualisierung in einer Dash-Webanwendung anzuzeigen:

     if __name__ == '__main__':
         app.run_server(debug=True)

Hinweise

• Durch die Verwendung einer vorhandenen Visualisierungskonfiguration können konsistente Visualisierungseinstellungen für verschiedene Datensätze oder Plattformen gewährleistet werden.
• Stellen Sie immer die Sicherheit und Integrität von HTML-Inhalten sicher, die mit dash-dangerously-set-inner-html hinzugefügt werden.

Erleben Sie eine nahtlose Datenexploration, indem Sie vorkonfigurierte Visualisierungskonfigurationen von PyGWalker in eine Dash-Anwendung integrieren.

Referenzen

PyGWalker + Dash Codebeispiel (opens in a new tab)