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PYGWALKER
クイックスタート

PyGWalkerクイックスタート

Jupyter Notebookでのクイックスタート

始めるには、Jupyter Notebookでpygwalkerとpandasをインポートします。

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

データをデータフレームとして読み込み、それをpygwalkerに渡します。

df = pd.read_csv('./<your_csv_file_path>.csv')
walker = pyg.walk(df)

pygwalkerは、pandasのデータフレームだけでなく、ModinのデータフレームやSnowflakeのようなデータ接続も受け付けます。

pygwalkerのパフォーマンス向上

データフレームが非常に大きい場合、pygwalkerのパフォーマンスが低下する場合があります。その場合、パフォーマンスを向上させるための簡単な方法を提供します。これには、use_kernel_calcという追加のパラメーターを使用します。

pyg.walk(df, use_kernel_calc=True)

use_kernel_calc=Trueを設定すると、新しいDuckDBエンジンによって動力を得たpygwalkerの新しい計算エンジンが有効になります。

Snowflakeでpygwalkerを使用する

データが非常に大きい場合で、それをローカルメモリに読み込みたくない場合、PyGWalkerではSnowflakeのようなリモートOLAPサービスにすべての計算をプッシュすることができます。

pip install --upgrade --pre pygwalker
pip install --upgrade --pre "pygwalker[snowflake]"

以下は、Snowflakeを使用したpygwalkerの使用例です。

import pygwalker as pyg
from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
conn = Connector(
    "snowflake://user_name:password@account_identifier/database/schema",
    """
        SELECT
            *
        FROM
            SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.ORDERS
    """
)
walker = pyg.walk(conn)

Streamlitでのクイックスタート

PyGWalkerは、ローカルでのデータ探索に強力であり、Webアプリケーションで実行できると素晴らしいでしょう。 基本的には、次のいくつかの方法でこれを実装できます：

Streamlitは、Pythonでデータアプリを構築するための優れたツールです。特にWeb開発に詳しくないデータサイエンティストにとっては便利です。 以下は、Streamlitを使用したPyGWalkerのクイック例です。

from pygwalker.api.streamlit import StreamlitRenderer
import pandas as pd
import streamlit as st
 
# Adjust the width of the Streamlit page
st.set_page_config(
    page_title="Use Pygwalker In Streamlit",
    layout="wide"
)
 
# Add Title
st.title("Use Pygwalker In Streamlit")
 
# You should cache your pygwalker renderer, if you don't want your memory to explode
@st.cache_resource
def get_pyg_renderer() -> "StreamlitRenderer":
    df = pd.read_csv("./bike_sharing_dc.csv")
    # If you want to use feature of saving chart config, set `spec_io_mode="rw"`
    return StreamlitRenderer(df, spec="./gw_config.json", spec_io_mode="rw")
 
 
renderer = get_pyg_renderer()
 
renderer.explorer()

PyGWalkerをStreamlitで使用する方法について詳しくは、以下のコミュニティの記事を参照してください：PyGWalkerの紹介: Streamlitの可視化をパワーアップする (opens in a new tab)

インストールJupyter Walker APIs