Guía de Conjuntos de Datos de PyGWalker

Esta guía explica cómo usar PyGWalker con varias fuentes de datos, incluyendo diferentes bibliotecas de DataFrame y bases de datos.

Trabajando con DataFrames

PyGWalker soporta múltiples bibliotecas de DataFrame. Aquí se muestra cómo utilizarlas:

Pandas

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("data.csv")
walker = pyg.walk(df)

Polars

import pygwalker as pyg
import polars as pl
 
df = pl.read_csv("data.csv")
walker = pyg.walk(df)

Modin

import pygwalker as pyg
import modin.pandas as mpd
 
df = mpd.read_csv("data.csv")
walker = pyg.walk(df)

Trabajando con Bases de Datos

PyGWalker puede conectarse a varias bases de datos utilizando SQLAlchemy. Aquí se muestra cómo configurarlo:

Usando el Conector

Para conectarse a una base de datos, utiliza la clase Connector:

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
 
conn = Connector(
    "snowflake://username:password@host/database/schema",
    """
        SELECT
            *
        FROM
            XXX
    """
)

Parámetros del Conector

Ejemplos Específicos de Bases de Datos

Snowflake

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
import pygwalker as pyg
 
conn = Connector(
    "snowflake://username:password@host/database/schema",
    "SELECT * FROM table_name"
)
 
walker = pyg.walk(conn)

PostgreSQL

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
import pygwalker as pyg
 
conn = Connector(
    "postgresql+psycopg2://username:password@host:port/database",
    "SELECT * FROM table_name"
)
 
walker = pyg.walk(conn)

Otras Bases de Datos

PyGWalker soporta todas las bases de datos compatibles con SQLAlchemy. Para usar una base de datos específica:

1. Consulta la documentación de SQLAlchemy para el formato de URL correcto.
2. Instala el controlador apropiado para la base de datos.
3. Utiliza la clase Connector con la URL y la consulta SQL correctas.

Para más información sobre las bases de datos soportadas y sus configuraciones, consulta la documentación de SQLAlchemy.