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Utiliser PyGWalker avec Plotly Dash

Aperçu

Intégrez les visualisations de PyGWalker dans une application Plotly Dash pour bénéficier des capacités d'hébergement de Dash. Ce guide mis à jour inclut également les étapes pour charger une configuration de visualisation préexistante.

Prérequis

  • Familiarité avec PyGWalker et Plotly Dash.
  • Configuration de l'environnement Python.

Introduction aux outils

PyGWalker

  • Une bibliothèque interactive de visualisation de données.
  • Permet une exploration intuitive des données par glisser-déposer.
  • Prend en charge une fonctionnalité permettant de charger des configurations de visualisation prédéfinies.
  • Dépôt officiel (opens in a new tab)

Plotly Dash

  • Un framework facile à utiliser pour héberger des visualisations de données basées sur le web.
  • Permet aux scientifiques des données de déployer des applications web interactives sans une connaissance approfondie du développement web.
  • Site Web officiel (opens in a new tab)

Étapes d'intégration

  1. Configuration de l'environnement:

    • Installez les bibliothèques requises: 
      pip install dash pygwalker dash-dangerously-set-inner-html datasets

  2. Préparation des données:

    • Chargez l'ensemble de données NYC-Airbnb-Open-Data à partir de gradio.
    • Convertissez-le en DataFrame Pandas: 
      dataset = load_dataset("gradio/NYC-Airbnb-Open-Data", split="train")
df = dataset.to_pandas()

  3. Visualisation PyGWalker avec une configuration prédéfinie:

    • Utilisez la fonction walk pour obtenir la visualisation, en fournissant le chemin vers la configuration préexistante viz-code.json: 
      walker = pyg.walk(df, spec="./viz-code.json", debug=False)
html_code = walker.to_html()

  4. Intégration à Dash:

    • Intégrez le code HTML de PyGWalker dans l'application Dash en utilisant dash-dangerously-set-inner-html. Assurez-vous que le contenu HTML est sécurisé: 
      app.layout = html.Div([
    dash_dangerously_set_inner_html.DangerouslySetInnerHTML(html_code),
])

  5. Lancer l'application Dash:

    • Exécutez l'application pour afficher la visualisation PyGWalker hébergée dans une application web Dash: 
      if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Remarques

  • L'utilisation d'une configuration de visualisation préexistante facilite la création de configurations de visualisation cohérentes pour différents ensembles de données ou plates-formes.
  • Veillez toujours à la sécurité et à l'intégrité de tout contenu HTML ajouté à l'aide de dash-dangerously-set-inner-html.

Profitez d'une exploration des données fluide en intégrant les configurations de visualisation prédéfinies de PyGWalker dans une application Dash.

Références

Exemple de code PyGWalker + Dash (opens in a new tab)