피그워커 0.1.6.업데이트: 시각화를 코드로 내보내기
데이터를 분석하고 패턴을 시각화하는 번거로운 프로세스로 어려움을 겪은 적이 있는 데이터 과학자라면 PygWalker가 도와드리겠습니다.이 Python 라이브러리는 Pandas 데이터 프레임 (및 Polars 데이터 프레임) 을 시각적 탐색을 위한 사용자 친화적인 Tableau 스타일 인터페이스로 전환하여 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
PygWalker를 소개합니다: EDA 및 시각화를 위한 파이썬 라이브러리.
피그워커란 무엇인가요?
PygWalker (opens in a new tab) 는 탐색적 데이터 분석 (EDA) 및 시각화를 단순화하도록 설계된 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다.PygWalker를 사용하면 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 데이터 패턴을 쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다.PygWalker는 Tableau의 오픈 소스 대안인 그래픽 워커의 파이썬 바인딩입니다.PygWalker는 주피터 노트북 및 기타 주피터 기반 노트북과 원활하게 통합됩니다.
PygWalker는 주피터 노트북, 구글 콜랩 (opens in a new tab), 캐글 코드 (opens in a new tab), 바인더 (opens in a new tab), 그래픽 워커 온라인 데모 등 다양한 환경을 지원합니다. https://graphic-walker.kanaries.net/PygWalker를 (opens in a new tab) 시작하려면 pip 또는 conda를 통해 라이브러리를 설치해야 합니다.설치 후 PygWalker와 팬더를 Jupyter 노트북으로 가져와서 시작할 수 있습니다.
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가져온 후에는 다음과 같은 방식으로 데이터프레임 (df) 을 로드하여 그래픽 워커를 호출할 수 있습니다.
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여기까지입니다.이제 변수를 끌어서 놓는 방식으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있는 Tableau와 유사한 사용자 인터페이스가 생겼습니다.
버전 0.1.6.새로운 기능: 데이터 시각화를 코드로 내보내기
[최신 업데이트 (버전 0.1.6.)] 의 경우(https://docs.kanaries.net/pygwalker/changelog (opens in a new tab)), PygWalker에는 시각화를 코드로 내보내는 기능이 포함되었습니다.
산책하러 가자:
1.도구 모음에서코드로 내보내기 버튼을 클릭합니다.버튼은 PNG/SVG로 내보내기” 버튼 옆에 있습니다.
2.시각화는 코드로 사용할 수 있습니다.클릭보드에 복사 버튼을 클릭하여 코드를 저장합니다.
3.PygWalker에서 코드를 가져오려면 방금 다운로드한 코드를 vis_spec으로 가져오고 vis_spec과 함께 PygWalker를 로드하면 됩니다.
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PygWalker에는 최신 업데이트에 대한 기타 개선 사항 및 버그 수정도 있습니다.가장 주목할 만한 것은 다음과 같습니다.
- 그래픽-워커를 0.2.15로 상향 조정 (opens in a new tab)
- 데이터브릭에 대한 지원 추가 (opens in a new tab)
- VSCode용 주피터 익스텐션 지원 추가 (opens in a new tab)
- 스트림릿 환경 지원 및 주피터 및 스트림릿 만들기 (opens in a new tab)
- 캐글 노트북을 지원하도록 JS 모듈 형식 변경 (opens in a new tab)
- 다크 테마 지원 (opens in a new tab)
- 더 간결한 API (opens in a new tab)
전체 업데이트 목록을 보려면 PygWalker 변경 로그 를 참조하십시오.
요약
데이터 과학자, 분석가, 학생 또는 데이터를 시각화해야 하는 사람이라면 PygWalker는 사용을 고려해야 하는 훌륭한 도구입니다.내보내기 데이터 시각화를 사용하여 기능을 코딩하고, 복잡한 시각화를 만들고, 해당 시각화를 다른 도구에 통합할 수 있습니다.
PygWalker에 대한 더 많은 제안이나 기능 요청이 있으면 언제든지 PygWalker GitHub (opens in a new tab) 에 문제를 남겨주세요!