Comment enregistrer des graphiques dans une cellule juypter et les partager avec d'autres ?

Vous pouvez consulter un fichier ipynb tutoriel ici (opens in a new tab)

L'utilisation de la bibliothèque pygwalker pour l'exploration des données offre une manière interactive de visualiser et d'analyser les données. Cependant, il est essentiel de sauvegarder ces visualisations pour les références futures, les présentations ou le partage avec vos collègues. Examinons deux méthodes pour enregistrer vos graphiques pygwalker.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir correctement installé la bibliothèque pygwalker. Sinon, vous pouvez l'installer à l'aide de pip :

pip install pygwalker

Méthode 1 : Enregistrer les graphiques avec un fichier JSON local (recommandé)

La sauvegarde des configurations dans un fichier JSON local est la méthode la plus recommandée en raison de sa commodité et de sa portabilité.

1. Initialiser le Walker avec une spécification JSON Commencez par indiquer à pygwalker un fichier JSON local dans lequel il peut enregistrer ses configurations :

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

2. Enregistrer vos graphiques Une fois que vous avez terminé d'explorer vos données, vous remarquerez un bouton "enregistrer" dans l'interface pygwalker. Cliquez dessus. Cette action enregistrera l'état actuel de vos visualisations dans le fichier JSON spécifié.

3. Réutilisation et partage Pour revoir vos configurations enregistrées, chargez simplement le fichier JSON. De plus, si vous envisagez de partager votre notebook, n'oubliez pas d'inclure le fichier JSON pour une expérience complète.

Méthode 2 : Enregistrer les graphiques avec du code de spécification

Si vous préférez éviter les fichiers supplémentaires, cette méthode vous permet de stocker la configuration directement dans votre code.

1. Exporter le code de spécification Une fois que vous avez configuré et terminé votre visualisation, localisez et cliquez sur le bouton export code dans l'interface pygwalker. Cette action générera un extrait de code représentant la configuration actuelle de votre visualisation.

2. Stockez la configuration dans le notebook Copiez l'extrait de code généré et utilisez-le comme spécification dans le paramètre spec :

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

   Remplacez <graphic-walker spec> par le code copié.

Conclusion

Les deux méthodes ont leurs avantages. L'utilisation d'un fichier JSON local permet de garder votre notebook propre et facilite la gestion de configurations complexes. D'autre part, le stockage de la spécification directement dans le notebook garantit que tout est au même endroit. Choisissez la méthode qui convient le mieux à vos besoins et profitez de l'exploration des données !