Guide du Dataset PyGWalker

Ce guide explique comment utiliser PyGWalker avec différentes sources de données, y compris diverses bibliothèques DataFrame et bases de données.

Travailler avec des DataFrames

PyGWalker prend en charge plusieurs bibliothèques DataFrame. Voici comment les utiliser :

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)

Travailler avec des Bases de Données

PyGWalker peut se connecter à diverses bases de données en utilisant SQLAlchemy. Voici comment le configurer :

Utiliser le Connecteur

Pour se connecter à une base de données, utilisez la classe Connector :

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

Paramètres du Connecteur

Exemples spécifiques de bases de données

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)

Autres Bases de Données

PyGWalker prend en charge toutes les bases de données compatibles avec SQLAlchemy. Pour utiliser une base de données spécifique :

1. Référez-vous à la documentation de SQLAlchemy pour le format d'URL correct.
2. Installez le driver approprié pour la base de données.
3. Utilisez la classe Connector avec l'URL correcte et la requête SQL.

Pour plus d'informations sur les bases de données supportées et leurs configurations, consultez la documentation de SQLAlchemy.