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)