Guide de l'API PyGWalker Jupyter

Ce guide explique comment utiliser PyGWalker dans les notebooks Jupyter, en couvrant les fonctions principales et leurs paramètres.

Fonctions Principales

1. `walk()`

Crée une instance interactive de GraphicWalker.

import pygwalker as pyg
 
walker = pyg.walk(dataset)

2. `render()`

Affiche une configuration de graphique spécifique.

import pygwalker as pyg
 
walker = pyg.render(dataset, spec="./gw_config.json")

3. `table()`

Affiche le dataset sous forme de tableau interactif.

import pygwalker as pyg
 
walker = pyg.table(dataset)

Paramètres Communs

Paramètre	Type	Défaut	Description
dataset	Union[DataFrame, Connector]	-	Données d'entrée. Voir Dataset Of Walker pour plus de détails.
gid	Union[int, str]	Aucun	ID de la div conteneur de GraphicWalker. Format: 'gwalker-{gid}'. Généré automatiquement si aucun.
field_specs	Optional[Dict[str, FieldSpec]]	Aucun	Spécifications des champs. Inférées automatiquement si non spécifiées.
theme_key	Literal['vega', 'g2']	'g2'	Type de thème pour GraphicWalker.
appearance	Literal['media', 'light', 'dark']	'media'	Paramètre de thème. 'media' détecte automatiquement le thème du système d'exploitation.
spec	str	""	Données de configuration du graphique (ID, JSON ou URL).
kernel_computation	bool	Aucun	Active le calcul haute performance du kernel pour les jeux de données plus grands.
kanaries_api_key	str	""	Clé API Kanaries.
default_tab	Literal["data", "vis"]	"vis"	Onglet par défaut à afficher (uniquement pour `walk()`).
cloud_computation	bool	Faux	Active le calcul sur le cloud (envoie les données au cloud Kanaries).

Meilleures Pratiques et Conseils

Grandes Bases de Données: Pour les fichiers CSV > 1GB, utilisez kernel_computation=True pour activer le traitement haute performance.
Thématisation:
- Définissez le thème avec appearance='light' ou appearance='dark'.
- Si le thème de PyGWalker ne correspond pas à celui de Jupyter, définissez explicitement l'apparence.
Sauvegarder des Graphiques:
- Enregistrez dans un fichier ou exportez en tant que code.
- Guide détaillé sur la sauvegarde et le partage (opens in a new tab)
Performance: Utilisez kernel_computation=True pour les jeux de données plus grands afin de tirer parti du moteur interne basé sur DuckDB.
Calcul sur le Cloud: Activez cloud_computation=True pour utiliser le cloud Kanaries pour le traitement des données (nécessite une clé API).

Exemples

Pour une utilisation plus avancée et des exemples d'intégration, veuillez vous référer à la documentation PyGWalker (opens in a new tab).

Questions et Réponses Connexes

Mon pygwalker ne peut pas gérer les CSV > 1GB, que dois-je faire?

PyGWalker possède un moteur interne basé sur DuckDB qui vous permet de traiter des jeux de données beaucoup plus grands avec une haute performance. Vous pouvez l'activer avec le paramètre kernel_computation=True.

Comment définir le thème de pygwalker (clair ou sombre)?

Vous pouvez définir le thème avec le paramètre appearance. Valeurs disponibles : dark | light | media. Par défaut media qui basculera automatiquement selon le système.

Pourquoi mon pygwalker est-il sombre alors que mon jupyter est clair?

pygwalker suit par défaut le thème du système. Mais certains jupyers ne peuvent pas suivre le thème du système. Vous pouvez définir le thème avec appearance='light' pour que pygwalker utilise le thème clair.

Comment sauvegarder les graphiques de pygwalker dans jupyter?

Il y a deux moyens de sauvegarder les graphiques et l'état de pygwalker. Enregistrez-le dans un fichier ou exportez en tant que code. Plus de détails (opens in a new tab)

Dataset Streamlit Component