Conjunto de Dados do Walker

Dataframe

Pandas

import pygwalker as pyg
import pandas as pd
 
df = pd.read_csv("data.csv")
 
walker = pyg.walk(df)

Polars

import pygwalker as pyg
import polars as pl
 
df = pl.read_csv("data.csv")
 
walker = pyg.walk(df)

Modin

import pygwalker as pyg
import modin.pandas as mpd
 
df = mpd.read_csv("data.csv")
 
walker = pyg.walk(df)

Banco de Dados

Código do Conector

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
 
conn = Connector(
    "snowflake://username:password@host/database/schema",
    """
        SELECT
            *
        FROM
            XXX
    """
)

Parâmetros do Conector

Parâmetro	Tipo	Padrão	Descrição
url	str	-	consulte a documentação do SQLAlchemy para url. exemplo: mysql+pymysql://user:password@host:port/database
view_sql	str	-	sql de visualização, exemplo: SELECT * FROM table_name
engine_params	Optional[Dict[str, Any]]	None	parâmetros do engine, consulte a documentação do SQLAlchemy para os parâmetros. exemplo: {"pool_size": 10}

Snowflake

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
import pygwalker as pyg
 
conn = Connector(
    "snowflake://username:password@host/database/schema",
    """
        SELECT
            *
        FROM
            XXX
    """
)
 
walker = pyg.walk(conn)

Postgres

from pygwalker.data_parsers.database_parser import Connector
import pygwalker as pyg
 
conn = Connector(
    "postgresql+psycopg2://username:password@host:port/database",
    """
        SELECT
            *
        FROM
            XXX
    """
)
 
walker = pyg.walk(conn)

Outros Bancos de Dados

Em teoria, suporta todos os bancos de dados suportados pelo SQLAlchemy.

Consulte a documentação do SQLAlchemy e instale o driver correspondente para o banco de dados.

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