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.