Como salvar gráficos em uma célula jupyter e compartilhá-los com outros?

Você pode conferir um arquivo de tutorial ipynb aqui (opens in a new tab)

Usar a biblioteca pygwalker para exploração de dados fornece uma maneira interativa de visualizar e analisar dados. No entanto, armazenar essas visualizações é essencial para referências futuras, apresentações ou compartilhamento com colegas. Vamos percorrer dois métodos para salvar seus gráficos pygwalker.

Pré-requisitos

Antes de começarmos, certifique-se de ter instalado corretamente a biblioteca pygwalker. Se não tiver, você pode instalá-la usando o pip:

pip install pygwalker

Método 1: Salvar gráficos com um arquivo JSON local (recomendado)

Salvar as configurações em um arquivo JSON local é o método mais recomendado devido à sua conveniência e portabilidade.

1. Inicialize o Walker com um JSON Spec Comece apontando o pygwalker para um arquivo JSON local no qual ele possa salvar suas configurações:

   import pygwalker as pyg
   walker = pyg.walk(df=df, spec="./meus_graficos.json")

2. Salve Seus Gráficos Depois de explorar seus dados, você notará um botão "salvar" dentro da interface do pygwalker. Clique nele. Essa ação salvará o estado atual de suas visualizações no arquivo JSON especificado.

3. Reutilizando e Compartilhando Para revisitar suas configurações salvas, basta carregar o arquivo JSON. Além disso, se você pretende compartilhar seu notebook, não se esqueça de incluir o arquivo JSON para uma experiência completa.

Método 2: Salvar gráficos com código de especificação

Se você prefere evitar arquivos adicionais, este método permite que você armazene a configuração diretamente em seu código.

1. Exportar Código de Configuração Depois de configurar e concluir sua visualização, localize e clique no botão export code na interface do pygwalker. Essa ação gerará um trecho de código representando sua configuração de visualização atual.

2. Armazenar a Configuração no Notebook Copie o trecho de código gerado e use-o como especificação no parâmetro spec:

   import pygwalker as pyg
   walker = pyg.walk(df=df, spec="<especificação do graphic-walker>")

   Substitua <especificação do graphic-walker> pelo código copiado.

   

Conclusão

Ambos os métodos têm suas vantagens. Usar um arquivo JSON local mantém seu notebook limpo e facilita o gerenciamento de configurações complexas. Por outro lado, armazenar a especificação diretamente no notebook garante que tudo esteja em um único lugar. Escolha o método que melhor se adapta às suas necessidades e divirta-se explorando dados!