PyGWalker Jupyter APIガイド

このガイドでは、JupyterノートブックでPyGWalkerを使用する方法について、主な関数とそのパラメータを説明します。

主な関数

インタラクティブなGraphicWalkerインスタンスを作成します。

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

特定のチャート設定をレンダリングします。

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

データセットをインタラクティブなテーブルとして表示します。

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

パラメータ	型	デフォルト	説明
dataset	Union[DataFrame, Connector]	-	入力データ。詳細はDataset Of Walkerを参照してください。
gid	Union[int, str]	None	GraphicWalkerコンテナdiv ID。形式: 'gwalker-{gid}'。Noneの場合、オート生成されます。
field_specs	Optional[Dict[str, FieldSpec]]	None	フィールド仕様。指定されていない場合は自動推論されます。
theme_key	Literal['vega', 'g2']	'g2'	GraphicWalkerのテーマタイプ。
appearance	Literal['media', 'light', 'dark']	'media'	テーマ設定。'media'はOSテーマを自動検出します。
spec	str	""	チャート設定データ (ID, JSON, URL)。
kernel_computation	bool	None	大規模なデータセット用の高性能カーネル計算を有効にします。
kanaries_api_key	str	""	Kanaries APIキー。
default_tab	Literal["data", "vis"]	"vis"	初期タブ ( `walk()` のみ)。
cloud_computation	bool	False	クラウド計算を有効にします (データをKanariesクラウドにアップロード)。

大規模データセット: CSVファイルが1GBを超える場合、 kernel_computation=True を使用して高性能処理を有効にします。
テーマ設定:
- テーマは appearance='light' か appearance='dark' で設定します。
- PyGWalkerのテーマがJupyterと一致しない場合、appearanceを明示的に設定します。
チャートの保存:
- ファイルに保存するか、コードとしてエクスポートします。
- 詳細な保存と共有方法 (opens in a new tab)
パフォーマンス: 大規模データセットに対しては、 kernel_computation=True を使用して内部のDuckDBベースのエンジンを活用します。
クラウド計算: cloud_computation=True を設定してKanariesクラウドを使用してデータを処理します（APIキーが必要です）。

より高度な使用例と統合例については、 PyGWalkerドキュメント (opens in a new tab) を参照してください。