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Como Usar PyGWalker com Gradio

O PyGWalker é uma biblioteca em Python que transforma seus dados em um aplicativo de visualização interativa (como Tableau ou PowerBI). Por exemplo, no Jupyter Notebook, os cientistas de dados frequentemente usam o PyGWalker para transformar os dados em um módulo interativo incorporado no Jupyter, onde eles podem explorar visualizações usando operações de arrastar e soltar ou linguagem natural, sem escrever nenhum código ou alternar para outras ferramentas.

No entanto, como compartilhar a visualização interativa com outras pessoas? Como permitir que seus usuários explorem os dados por conta própria? Neste tutorial, mostraremos como usar o PyGWalker com o Gradio para criar um aplicativo de exploração e compartilhamento de dados.

O que é o Gradio?

Gradio (opens in a new tab) é uma biblioteca em Python que permite criar rapidamente componentes de interface do usuário personalizáveis para seus modelos de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo e outras funções. Ele permite construir uma interface de usuário simples e compartilhável para o seu modelo em apenas algumas linhas de código. O Gradio é uma ótima ferramenta para criar rapidamente um aplicativo web para compartilhar seu modelo com outras pessoas.

Como Usar o PyGWalker com o Gradio

Antes de começarmos a executar o PyGWalker com o Gradio, vamos garantir que seu computador tenha um ambiente Python configurado (versão 3.6 ou superior). Feito isso, siga estas simples etapas:

Ótimo! Você já fez um progresso substancial. Eu vou te ajudar a completar o artigo tutorial com as informações fornecidas.

Guia Passo a Passo para Integrar o PyGWalker com o Gradio

1. Instalação

Antes de começarmos, você precisa ter as bibliotecas pygwalker e gradio instaladas. Se você ainda não fez isso, é fácil com o pip:

pip install pygwalker gradio

2. Importar Bibliotecas Necessárias

Importe todos os módulos essenciais que você precisará, como mostrado no seu código:

import gradio as gr
import pygwalker as pyg
from datasets import load_dataset

3. Carregar Seu Conjunto de Dados

Para este tutorial, estamos usando o conjunto de dados do Airbnb em Nova York do Gradio, mas fique à vontade para substituí-lo por qualquer conjunto de dados de sua escolha:

dataset = load_dataset("gradio/NYC-Airbnb-Open-Data", split="train")
df = dataset.to_pandas()

4. Construir a Interface Gradio com o PyGWalker

Use o recurso de Blocos do Gradio para encapsular os componentes da interface do usuário, como mostrado no código fornecido:

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Label("Explore Visualmente os Dados do Airbnb em Nova York com PyGWalker e Gradio")
    gr.Markdown("Este é um aplicativo de dados construído com as bibliotecas pygwalker e gradio. Você pode usar operações de arrastar e soltar para explorar os dados. Comece sua análise agora!")
    gr.HTML(pyg.walk(dataset=df, spec="./viz-config.json", debug=False, return_html=True))

Aqui está uma explicação detalhada:

• gr.Label(): Fornece um rótulo ou título para a interface do Gradio.
• gr.Markdown(): Permite incluir texto formatado em markdown para descrições ou informações detalhadas.