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PYGWALKER
PyGWalker

PyGWalker ドキュメント

PyGWalker でインナー データ エクスプローラーを解き放つ (opens in a new tab)

PyPI バージョン (opens in a new tab) バインダー (opens in a new tab) PyPI ダウンロード (opens in a new tab) conda-forge (opens in a new tab)

このPyGWalkerのドキュメントでは、データを視覚的な探索インターフェースに変換するPythonライブラリPyGWalker (opens in a new tab)の使用方法について説明しています。PyGWalkerは、Pandas/Polars/Modinのデータフレームをノーコードのユーザーインターフェースに変換することで、Jupyter Notebookのデータ分析とデータ可視化のワークフローを簡素化できます。

PyGWalker ("Pig Walker" と考えてください) は、"Graphic Walker の Python バインディング" の風変わりなポートマントです。 これは、Jupyter Notebook (またはその他の jupyter ベースのノートブック) を Graphic Walker (opens in a new tab) と融合させたもので、Tableau の想像力豊かなオープンソースのひねりです。 データ ウィザードは、簡単なドラッグ アンド ドロップの魔法を使用して洞察を引き出すことができるようになりました。

Google Colab (opens in a new tab)Kaggle コード (opens in a new tab)Binder (opens in a new tab)、または Graphic Walker Online Demo (opens in a new tab)!

入門

テスト済み環境

  • Jupyter ノートブック
  • Google Colab
  • Kaggle コード
  • Jupyter Lab (WIP: 小さな CSS の問題がまだいくつかあります)
  • Jupyter Lite
  • Databricks Notebook (バージョン 0.1.4a0 以降)
  • Visual Studio Code 向け Jupyter 拡張機能 (バージョン 0.1.4a0 以降)
  • Hex プロジェクト (バージョン 0.1.4a0 以降)
  • IPython カーネルと互換性のあるほとんどの Web アプリケーション。 (バージョン 0.1.4a0 以降)
  • Streamlit (バージョン 0.1.4.9 以降)pyg.walk(df, env='Streamlit') で有効化
  • ...より多くの環境について気軽に問題を提起してください。
Kaggle で実行 (opens in a new tab)Colab で実行 (opens in a new tab)
Kaggle コード (opens in a new tab)Google Colab (opens in a new tab)

pygwalker のセットアップ

作業に入る前に、pip または conda を使用して、コマンド ラインから必要なパッケージをインストールしてください。 ピップを使用: PygWalker をインストールするには、単純に実行します

pip install pygwalker

バージョンを最新のリリースで最新の状態に保ちたい場合は、次のことを試してください。

pip install pygwalker --upgrade

または、使用することもできます

pip install pygwalker --upgrade --pre

最新の機能とバグ修正を取得します。

Conda-forge の使用:

conda-forge から PygWalker をインストールするには、次のいずれかを実行します。

conda install -c conda-forge pygwalker

また

mamba install -c conda-forge pygwalker

詳細については、conda-forge フィードストックをご覧ください。

PyGWalker を実行する

PygWalker をインストールしたら、pandas と PygWalker をインポートすることで、Jupyter Notebook で使用を開始できます。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PygWalker は、既存のワークフローにスムーズに統合します。 たとえば、データフレームで Graphic Walker を呼び出すには、pandas を使用してデータをロードし、次を実行します。

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['日付'])
gwalker = pyg.walk(df)

Polars (バージョン pygwalker>=0.1.4.7a0) を使用している場合は、次のように PygWalker を使用することもできます。

極座標を pl としてインポート
import polars as pl
df = pl.read_csv('./bike_sharing_dc.csv',try_parse_dates = True)
gwalker = pyg.walk(df)

さらに柔軟性を高めるために、Binder (opens in a new tab)Google Colab (opens in a new tab)、または Kaggle コード (opens in a new tab)

変数をドラッグアンドドロップすることでデータを分析し、可視化するための視覚的なユーザーインターフェースをお使いいただけます。 視覚的なUIを備えたPyGWalker

PyGWalker によるデータの可視化

PygWalker のセットアップが完了したので、これを使用して強力なデータ視覚化を行うことができます。 マークの種類を変更して、折れ線グラフなどのさまざまな種類のグラフを作成します。 グラフィックウォーカー折れ線グラフ

行/列に複数のメジャーを含む連結ビューを作成して、さまざまなメジャーを比較します。 グラフィック ウォーカー エリア チャート

ディメンション値で分割された複数のサブビューを持つファセット ビューを作成します。 グラフィック ウォーカー散布図

データ フレームをテーブルで表示し、分析タイプとセマンティック タイプを構成します。 ページ データ ビュー ライト

PyGWalkerを使用すると、変数をドラッグアンドドロップするだけで、データの分析と可視化が簡単に行えるユーザーフレンドリーなインターフェースを楽しむことができます。楽しい探索を!

詳しくは