Plotly DashでPyGWalkerを使用する方法

概要

Plotly Dashアプリケーション内でPyGWalkerの可視化を組み込み、Dashのホスティング機能を利用します。この更新されたガイドでは、事前に存在する可視化設定を読み込む手順も含まれています。

環境のセットアップ:
- 必要なライブラリをインストールします:
```
pip install dash pygwalker dash-dangerously-set-inner-html datasets
```
データの準備:
- gradioからNYC-Airbnb-Open-Dataデータセットをロードします。
- Pandas DataFrameに変換します:
```
dataset = load_dataset("gradio/NYC-Airbnb-Open-Data", split="train")
df = dataset.to_pandas()
```
事前定義された設定を使用したPyGWalkerの可視化:
- viz-code.jsonに事前に存在する設定を指定して、walk関数を使用して可視化を取得します:
```
walker = pyg.walk(df, spec="./viz-code.json", debug=False)
html_code = walker.to_html()
```
Dashの統合:
- dash-dangerously-set-inner-htmlを使用して、PyGWalkerのHTMLをDashアプリケーションに埋め込みます。HTMLの内容が安全であることを確認してください:
```
app.layout = html.Div([
    dash_dangerously_set_inner_html.DangerouslySetInnerHTML(html_code),
])
```
Dashアプリケーションの起動:
- アプリケーションを実行して、DashウェブアプリにホストされるPyGWalkerの可視化を表示します:
```
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)
```

PyGWalkerの事前定義された可視化設定をDashアプリケーションに統合することで、シームレスなデータ探索体験を実現します。