Cómo guardar gráficos en una celda de Jupyter y compartirlos con otros

Puede consultar un archivo de tutorial ipynb aquí (opens in a new tab)

El uso de la biblioteca pygwalker para la exploración de datos proporciona una forma interactiva de ver y analizar datos. Sin embargo, almacenar estas visualizaciones es esencial para futuras referencias, presentaciones o para compartirlas con compañeros. Veamos dos métodos para guardar tus gráficos de pygwalker.

Prerrequisitos

Antes de comenzar, asegúrese de haber instalado correctamente la biblioteca pygwalker. Si no lo ha hecho, puede instalarlo usando pip:

pip install pygwalker

Método 1: Guardar gráficos con un archivo JSON local (recomendado)

Guardar configuraciones en un archivo JSON local es el método más recomendado debido a su conveniencia y portabilidad.

1. Inicializar el Walker con una especificación JSON Comienza apuntando pygwalker a un archivo JSON local en el que pueda guardar sus configuraciones:

   import pygwalker as pyg
   walker = pyg.walk(df=df, spec="./my_charts.json")

2. Guardar tus gráficos Una vez que hayas terminado de explorar tus datos, notarás un botón de "guardar" dentro de la interfaz de pygwalker. Haz clic en él. Esta acción guardará el estado actual de tus visualizaciones en el archivo JSON especificado.

   

3. Reutilizar y compartir Para volver a visitar tus configuraciones guardadas, simplemente carga el archivo JSON. Además, si tienes la intención de compartir tu cuaderno, no olvides incluir el archivo JSON para una experiencia completa.

Método 2: Guardar gráficos con código de especificación

Si deseas evitar archivos adicionales, este método te permite almacenar la configuración directamente dentro de tu código.

1. Exportar código de la configuración Una vez que hayas configurado y terminado tu visualización, busca y haz clic en el botón "exportar código" en la interfaz de pygwalker. Esta acción generará un fragmento de código que representa la configuración actual de tu visualización.

   

2. Almacenar la configuración en el cuaderno Copia el fragmento de código generado y úsalo como especificación en el parámetro spec:

   import pygwalker as pyg
   walker = pyg.walk(df=df, spec="<especificación del graphic-walker>")

   Reemplaza <especificación del graphic-walker> con el código copiado.

   

Conclusión

Ambos métodos tienen sus ventajas. Usar un archivo JSON local mantiene tu cuaderno limpio y facilita la gestión de configuraciones complejas. Por otro lado, almacenar la especificación directamente en el cuaderno garantiza que todo esté en un solo lugar. Elige el método que mejor se adapte a tus necesidades y ¡disfruta explorando datos!